Öznitelik Seçimi İçin Çoklu-Ebeveyn Çaprazlama Operatörlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Genetic algorithms (GA) are mostly used for feature selection in literature. In this study, multi-parent crossover operators are used in genetic algorithms for feature selection. The uniform crossover, occurrence-based crossover, fitness-based crossover, and diagonal crossover are considered as multi-parent crossover operators. Binary representation is used for encoding a candidate solution in GA. The empirical evaluation of these operators is performed on three different datasets with different numbers of features. We perform Oneway ANOVA and Tukey HSD tests at a confidence level of 95 % for statistical comparisons of algorithms. The experiments are conducted into two parts: (1) In this part, we investigate the effect of the number of parents for each multi-parent crossover operator, (2) we compare the performance of these crossover operators with the best setting. The results reveal that occurrence-based crossover with 5 parents outperforms the other crossover operators, however it selects more attributes.

Genetik algoritmalar (GA) literatürde daha çok özellik seçimi için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, öznitelik seçimi için genetik algoritmalarda çok ebeveynli çaprazlama operatörleri kullanılmıştır. Tek biçimli çaprazlama, oluşum tabanlı çaprazlama, uygunluk tabanlı çaprazlama ve diyagonal çaprazlama, çok ebeveynli çaprazlama operatörleri olarak kabul edilir. GA'da bir aday çözümü kodlamak için ikili gösterim kullanılır. Bu çaprazlama operatörlerinin değerlendirmesi, farklı sayıda özelliğe sahip üç farklı veri kümesi üzerinde gerçekleştirilir. Algoritmaların istatistiksel karşılaştırmaları için One-way ANOVA ve Tukey HSD testleri %95 güven seviyesinde gerçekleştirilmektedir. Deneyler iki aşamada gerçekleştirilir: (1) Bu kısımda, her bir çok ebeveynli çaprazlama operatörü için ebeveyn sayısının etkisini araştırırız, (2) bu aşamada çaprazlama operatörlerinin performansını en iyi ayarla karşılaştırırız. Sonuçlar, 5 ebeveynli oluşum tabanlı çaprazlama operatörünün diğer çaprazlama operatörlerinden daha iyi performans gösterdiğini, ancak daha fazla öznitelik seçtiğini ortaya koymaktadır.