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La selección de características es la primera tarea de cualquier enfoque de aprendizaje para definir un conjunto relevante de características. Se han propuesto varios métodos para abordar el problema de la selección de características, como los métodos de filtro, envolvente e integrado. En este trabajo, nos centramos en la selección de subconjuntos de características para seleccionar un subconjunto de tamaño mínimo de características óptimas. La selección de características es un problema de optimización; para ello se utiliza la selección de subconjuntos de atributos basada en algoritmos genéticos utilizando el clasificador naive bayes. GABASS es la mejor técnica de selección cuando la población es muy grande. El GABASS proporciona buenos resultados y su poder radica en la buena adaptación a los diversos y cambiantes entornos.
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.
