Analyse von Feature-Selection-Algorithmen zur Klassifikation: Eine Untersuchung

Ziel dieses Papiers ist es, verschiedene Feature-Selection-Algorithmen zu diskutieren, die auf unterschiedlichen Datensätzen angewendet werden, um die relevanten Merkmale auszuwählen, um Daten in binäre und Mehrfachklassen zu klassifizieren, um die Genauigkeit des Klassifikators zu verbessern. Aktuelle Forschungen in der medizinischen Diagnose verwenden verschiedene Arten von Klassifikationsalgorithmen zur Diagnose von Krankheiten. Bei der Vorhersage der Krankheit liefert der Klassifikationsalgorithmus das Ergebnis als binäre Klasse. Wenn es sich um einen Multiklassen-Datensatz handelt, reduziert der Klassifikationsalgorithmus den Datensatz zu Zwecken der Vereinfachung auf eine binäre Klasse, indem eine der Methoden zur Datenreduktion verwendet wird, und der Algorithmus wird zur Vorhersage angewendet. Bei der Datenreduktion auf dem ursprünglichen Datensatz kann die Qualität der Daten beeinträchtigt werden und die Genauigkeit eines Algorithmus wird betroffen sein. Um die Effektivität der Daten aufrechtzuerhalten, muss der Multiklassen-Datensatz in seiner ursprünglichen Form ohne maximale Reduktion behandelt werden, und der Algorithmus kann auf den Datensatz angewendet werden, um maximale Genauigkeit zu erzielen. Datensätze mit einer maximalen Anzahl von Attributen, wie Tausenden, müssen den besten Feature-Selection-Algorithmus einbeziehen, um die relevanten Merkmale auszuwählen und den Raum und die Zeitkomplexität zu reduzieren. Die Leistung des Klassifikationsalgorithmus wird daran gemessen, wie genau er die einzelnen Klassen auf bestimmten Datensätzen vorhersagt. Die Genauigkeitsbeschränkung hängt hauptsächlich von der Auswahl der geeigneten Merkmale aus dem ursprünglichen Datensatz ab. Die Feature-Selection-Algorithmen spielen eine wichtige Rolle bei der Klassifikation für eine bessere Leistung. Die Feature-Selection ist eine der Vorverarbeitungstechniken in der Klassifikation. Dieses Forschungsdokument befasst sich mit verschiedenen Feature-Selection-Algorithmen und deren Leistung auf unterschiedlichen Datensätzen.