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A seleção de caraterísticas é a primeira tarefa de qualquer abordagem de aprendizagem para definir um conjunto relevante de caraterísticas. São propostos vários métodos para lidar com o problema da seleção de caraterísticas, incluindo métodos de filtragem, de envolvimento e incorporados. Neste trabalho, centramo-nos na seleção de subconjuntos de caraterísticas para selecionar um subconjunto mínimo de caraterísticas óptimas. A seleção de caraterísticas é um problema de otimização; o algoritmo genético baseado na seleção de subconjuntos de atributos utilizando o classificador naïve bayes é utilizado para este fim. Os GABASS são considerados a melhor técnica para fins de seleção quando a população é muito grande. O GABASS fornece bons resultados e o seu poder reside na boa adaptação a ambientes variados e em rápida mudança.
About the author
DR Somesh Kumar dirige actualmente el departamento de TI en NIET, Gr. Noida, India. Ha completado su MCA en 2000, ME (CS & E) en 2006, PhD (CS) en 2011. Desde el año 2000 se dedica a la enseñanza. El profesor Bhupendra Kumar trabaja actualmente en el departamento de TI en NIET, Noida, India. Ha estado en la profesión docente desde 2010.
