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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Fortaleza | - |
Autor(es): dc.creator | Rodrigues, Douglas [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | de Albuquerque, Victor Hugo C. | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:34:37Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:34:37Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106442 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/201828 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201828 | - |
Descrição: dc.description | Feature selection plays an essential role in machine learning since high dimensional real-world datasets are becoming more popular nowadays. The very basic idea consists in selecting a compact but representative set of features that reduce the computational cost and minimize the classification error. In this paper, the authors propose single, multi- and many-objective binary versions of the Artificial Butterfly Optimization (ABO) in the context of feature selection. The authors also propose two different approaches: (i) the first one (MO-I) aims at optimizing the classification accuracy of each class individually, while (ii) the second one (MO-II) considers the feature set minimization in the process either. The experiments were conducted over eight public datasets, and the proposed approaches are compared against the well-known Particle Swarm Optimization, Firefly Algorithm, Flower Pollination Algorithm, Brainstorm Optimization, and the Black Hole Algorithm. The results showed that the binary single-objective ABO performed better than the other meta-heuristic techniques, selecting fewer features and also figuring a lower computational burden. Concerning multi- and many-objective feature selection, both MO-I and MO-II approaches performed better than their single-objective meta-heuristic counterparts. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing UNESP - São Paulo State University | - |
Descrição: dc.description | Graduate Program in Applied Informatics University of Fortaleza | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing UNESP - São Paulo State University | - |
Descrição: dc.description | CAPES: #2014/12236-1 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: #2014/16250-9 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: #2016/19403-6 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: #2017/02286-0 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #304315/2017-6 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #306166/2014-3 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #427968/2018-6 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #430274/2018-1 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Applied Soft Computing Journal | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Many-objective optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Meta-heuristic algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition | - |
Título: dc.title | A multi-objective artificial butterfly optimization approach for feature selection | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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