La s???lection des caract???ristiques est la premi???re t???che de toute approche d'apprentissage, qui consiste ??? d???finir un ensemble pertinent de caract???ristiques. Plusieurs m???thodes sont propos???es pour traiter le probl???me de la s???lection des caract???ristiques, notamment les m???thodes de filtrage, d'enveloppement et d'int???gration. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la s???lection de sous-ensembles de caract???ristiques afin de s???lectionner un sous-ensemble de taille minimale de caract?? ...
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La s???lection des caract???ristiques est la premi???re t???che de toute approche d'apprentissage, qui consiste ??? d???finir un ensemble pertinent de caract???ristiques. Plusieurs m???thodes sont propos???es pour traiter le probl???me de la s???lection des caract???ristiques, notamment les m???thodes de filtrage, d'enveloppement et d'int???gration. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la s???lection de sous-ensembles de caract???ristiques afin de s???lectionner un sous-ensemble de taille minimale de caract???ristiques optimales. La s???lection des caract???ristiques est un probl???me d'optimisation; la s???lection de sous-ensembles d'attributs bas???e sur un algorithme g???n???tique utilisant le classificateur na???f de Bayes est utilis???e ??? cette fin. Le GABASS s'av???re ???tre la meilleure technique de s???lection lorsque la population est tr???s importante. Les GABASS donnent de bons r???sultats et leur puissance r???side dans leur bonne adaptation ??? des environnements vari???s et en ???volution rapide.
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