Designing fuzzy classifiers with feature selection by the binary gravitational search algorithm for imbalanced data

Статья в сборнике трудов конференции

This paper presents the gravitational search algorithm used for selecting the features and tuning the parameters to design fuzzy classifiers on imbalanced data. The algorithms use the geometric mean as the target function instead of the standard classification accuracy in order to choose the representative features and optimize the terms to recognize not only majority classes but minority classes as well.

Библиографическая запись: Bardamova, M. B. Designing fuzzy classifiers with feature selection by the binary gravitational search algorithm for imbalanced data / M. B. Bardamova // Электронные средства и системы управления: Материалы докладов XIV Международной научно-практической конференции (Томск, 28–30 ноября 2018 г.). – Ч. 2. – Томск: В-Спектр, 2018. – С. 266-269.

Конференция:

• XIV Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления»
• Россия, Томская область, Томск, 28-30 ноября 2018,
• Международная

Издательство:

В-Спектр

Россия, Томская область, Томск