Questa è l'app Linux denominata GA-EoC, eseguibile online su Linux, la cui ultima versione può essere scaricata come GA-EoC.jar. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app denominata GA-EoC per eseguirla gratuitamente online su Linux con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI
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GA-EoC funzionerà online su Linux
DESCRIZIONE
Nella classificazione dei dati, non esistono classificatori specifici che offrano prestazioni coerenti in ogni caso. Questo è ancora più grave nel caso di dataset ad alta dimensionalità e con classi sbilanciate.Per superare i limiti dei dati sbilanciati in classi, suddividiamo il set di dati utilizzando un sottocampionamento casuale per bilanciarli. Quindi, applichiamo il metodo del set di feature (alfa,beta)-k per selezionare un sottoinsieme di feature migliore e combinare i loro output per ottenere un set di feature consolidato per l'addestramento del classificatore.
Per migliorare le prestazioni di classificazione, proponiamo un insieme di classificatori che combinano gli output di classificazione dei classificatori di base utilizzando l'approccio di voto a maggioranza più semplice e ampiamente utilizzato.
Invece di creare l'insieme utilizzando tutti i classificatori di base, abbiamo implementato un algoritmo genetico (GA) per cercare la migliore combinazione tra classificatori di base eterogenei.
Le prestazioni di classificazione ottenute dal metodo proposto sui set di dati scelti sono promettenti.
Caratteristiche
- Generare pieghe di convalida incrociata e salvare set di dati su disco per un utilizzo futuro in formato ARFF
- Generare e serializzare su disco i modelli di classificatore per tutti i Fold di addestramento di convalida incrociata per l'uso da parte di GA-EoC
- Generare e serializzare su disco tutti i modelli di classificatore di base utilizzando il set di dati di addestramento completo.
- Cerca le migliori combinazioni di ensemble per creare un ensemble eterogeneo di classificatori utilizzando la convalida incrociata k-fold sul set di dati di addestramento (utilizzando modelli e set di dati CV pregenerati)
- Valutare le prestazioni della migliore combinazione di ensemble su dati di test sconosciuti (utilizzare modelli pregenerati utilizzando dati di addestramento completi)
Pubblico
Informatica, Scienza/Ricerca, Istruzione, Utenti finali avanzati, Sviluppatori
Interfaccia utente
Console/terminale, riga di comando
Linguaggio di programmazione
Java
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/geneticensembleclassifier/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
