-
meta-learning for evolutionary parameter optimization of classifiers
جزئیات بیشتر مقاله- تاریخ ارائه: 1392/07/24
- تاریخ انتشار در تی پی بین: 1392/07/24
- تعداد بازدید: 1146
- تعداد پرسش و پاسخ ها: 0
- شماره تماس دبیرخانه رویداد: -
the performance of most of the classification algorithms on a particular dataset is highly dependent on the learning parameters used for training them. different approaches like grid search or genetic algorithms are frequently employed to find suitable parameter values for a given dataset. grid search has the advantage of finding more accurate solutions in general at the cost of higher computation time. genetic algorithms, on the other hand, are able to find good solutions in less time, but the accuracy of these solutions is usually lower than those of grid search.this paper uses ideas from meta-learning and case-based reasoning to provide good starting points to the genetic algorithm. the presented approach reaches the accuracy of grid search at a significantly lower computational cost. we performed extensive experiments for optimizing learning parameters of the support vector machine (svm) and the random forest classifiers on over 100 datasets from uci and statlib repositories. for the svm classifier, grid search achieved an average accuracy of 81 % and took six hours for training, whereas the standard genetic algorithm obtained 74 % accuracy in close to one hour of training. our method was able to achieve an average accuracy of 81 % in only about 45 minutes. similar results were achieved for the random forest classifier. besides a standard genetic algorithm, we also compared the presented method with three state-of-the-art optimization algorithms: generating set search, dividing rectangles, and the covariance matrix adaptation evolution strategy. experimental results show that our method achieved the highest average accuracy for both classifiers. our approach can be particularly useful when training classifiers on large datasets where grid search is not feasible.
مقالات جدیدترین رویدادها
-
استفاده از تحلیل اهمیت-عملکرد در ارائه الگوی مدیریت خلاقیت سازمانی و ارائه راهکار جهت بهبود
-
بررسی تاثیر ارزش وجوه نقد مازاد بر ساختار سرمایه شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
-
بررسی تأثیر سطح افشای ریسک بر قرارداد بدهی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
-
بررسی تأثیر رتبه بندی اعتباری مبتنی بر مدل امتیاز بازار نوظهور بر نقد شوندگی سهام با تأکید بر خصوصی سازی شرکت ها
-
تأثیر آمیخته بازاریابی پوشاک ایرانی بر تصویر ذهنی مشتری پوشاک ایرانی (هاکوپیان)
-
بررسی مبانی فمینسیم از منظر قرآن و روایات
-
تعیین ضریب رفتار تونل با در نظرگرفتن اندرکنش خاک و سازه
-
بررسی تاثیر تبلیغات اینترنتی بر تصمیم خرید مشتریان در خصوص پوشاک تولید داخلی شهر رشت
-
بررسی سیستم مدیریت روسازی (pms) در کشورهای مختلف
-
single and combined effects of bottom cracking (bca) and propylene booster (pba) separate particles additives addition to a fluid catalytic cracking (fcc) catalyst on the fcc product distribution and quality
مقالات جدیدترین ژورنال ها
-
مدیریت و بررسی افسردگی دانش آموزان دختر مقطع متوسطه دوم در دروان کرونا در شهرستان دزفول
-
مدیریت و بررسی خرد سیاسی در اندیشه ی فردوسی در ادب ایران
-
واکاوی و مدیریت توصیفی قلمدان(جاکلیدی)ضریح در موزه آستان قدس رضوی
-
بررسی تاثیر خلاقیت، دانش و انگیزه کارکنان بر پیشنهادات نوآورانه کارکنان ( مورد مطالعه: هتل های 3 و 4 ستاره استان کرمان)
-
بررسی تاثیر کیفیت سیستم های اطلاعاتی بر تصمیم گیری موفق در شرکتهای تولیدی استان اصفهان (مورد مطالعه: مدیران شرکتهای تولیدی استان اصفهان)
-
بررسی تاثیر اتحاد استراتژیک در ارتقای عملکرد شرکت ها
-
ساختار کالبدی محله در شهـرهای ایرانـی-اسـلامی
-
کیفیت حاکمیت شرکتی و ساختار سرمایه در بانک های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
-
assessment of metallic pollution (hg, pb, cd, cu) in water and sediments of fish ponds located in a lowland of the city of daloa
-
effect of support nature on performance and kinetics of nickel nanoparticles in toluene hydrogenation
سوال خود را در مورد این مقاله مطرح نمایید :