論文の概要: Optimizing Feature Selection with Genetic Algorithms: A Review of Methods and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14563v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 22:28:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:08:18.149945
- Title: Optimizing Feature Selection with Genetic Algorithms: A Review of Methods and Applications
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムによる特徴選択の最適化:方法と応用のレビュー
- Authors: Zhila Yaseen Taha, Abdulhady Abas Abdullah, Tarik A. Rashid,
- Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム (GA) は, 局所最適化を回避し, 選択プロセス自体を改善することで, 欠点に対する対策として提案されている。
本論文では,アプリケーションにおけるGAベースの特徴選択技術とその適用性について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.395397502990339
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Analyzing large datasets to select optimal features is one of the most important research areas in machine learning and data mining. This feature selection procedure involves dimensionality reduction which is crucial in enhancing the performance of the model, making it less complex. Recently, several types of attribute selection methods have been proposed that use different approaches to obtain representative subsets of the attributes. However, population-based evolutionary algorithms like Genetic Algorithms (GAs) have been proposed to provide remedies for these drawbacks by avoiding local optima and improving the selection process itself. This manuscript presents a sweeping review on GA-based feature selection techniques in applications and their effectiveness across different domains. This review was conducted using the PRISMA methodology; hence, the systematic identification, screening, and analysis of relevant literature were performed. Thus, our results hint that the field's hybrid GA methodologies including, but not limited to, GA-Wrapper feature selector and HGA-neural networks, have substantially improved their potential through the resolution of problems such as exploration of unnecessary search space, accuracy performance problems, and complexity. The conclusions of this paper would result in discussing the potential that GAs bear in feature selection and future research directions for their enhancement in applicability and performance.
- Abstract（参考訳）: 最適な特徴を選択するために大規模なデータセットを分析することは、機械学習とデータマイニングにおいて最も重要な研究分野の1つである。
この特徴選択手順は、モデルの性能向上に不可欠である次元削減を伴い、より複雑にしない。
近年,属性の代表的な部分集合を得るために異なるアプローチを用いた属性選択法が提案されている。
しかし、遺伝的アルゴリズム(GA)のような集団に基づく進化的アルゴリズムは、局所的な最適性を避け、選択プロセス自体を改善することで、これらの欠点を補うために提案されている。
本論文では,アプリケーションにおけるGAベースの特徴選択技術とその適用性について概観する。
本研究は, PRISMA法を用いて実施され, 文献の系統的同定, スクリーニング, 解析を行った。
そこで本研究では,GA-Wrapper特徴セレクタとHGA-ニューラルネットワークを含む分野のハイブリッドGA手法が,不要な探索空間の探索,精度性能問題,複雑度といった課題の解決を通じて,その可能性を大幅に改善したことを示唆する。
本論文の結論は,GAが機能選択と今後の研究の方向性にかかわる可能性について,適用性と性能の向上を議論することにつながる。
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