Feature Selection using Genetic Algorithm to improve SVM Classifier

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019

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Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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.

Bestandsnummer des Verkäufers 33557482/2

Titel
Feature Selection using Genetic Algorithm to improve SVM Classifier
Autor
Nithya Devaraj
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Veröffentlichungsjahr
2019
Zustand
Sehr gut
Einband
Softcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
6139992079
ISBN-13
9786139992072
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