인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-002530033
