Feature Selection using Genetic Algorithm to improve SVM Classifier

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019

6139992079 / 9786139992072

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book gives a classification algorithms like Support Vector Machine and Genetic Algorithm are used to find the classification accuracy for the Wisconsin Breast Cancer dataset. The benchmark dataset, Wisconsin Breast Cancer dataset is obtained from UCI Machine Learning Repository. The dataset consists of 699 instances divided into 2 classes namely Benign and Malignant, each with 11 attributes. Support vector machines (SVMs) are a set of related supervised learning methods used for classification. A classification SVM model attempts to separate the target classes with the widest possible margin. In SVM, Radial basis function and Polynomial kernel function are used to calculate classification accuracy and run time. Feature Selection is used to improve the accuracy of the SVM classifier.In GA, Integer and Binary Coded Genetic Algorithm are also used to calculate classification accuracy and run time. Integer- Coded Genetic Algorithm is used to select important and relevant features for classification. Binary Coded Genetic Algorithm can be applied to many optimization problems which contains binary string for the variables.…

N° de réf. du vendeur 9786139992072

Titre
Feature Selection using Genetic Algorithm to improve SVM Classifier
Auteur
Nithya Devaraj
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2019
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6139992079
ISBN à 13 chiffres
9786139992072
Poids de l'article
173 grammes
Dimensions
220x150x7 mm

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