Genetic Algorithm (GA) [31] can be

Genetic Algorithm (GA) [31] can be used to find the subset of features [36,39–42] wherein the chromosome bits represent if the feature is included or not. The global maximum for the objective function can be found which gives the best suboptimal subset. Here again the objective function is the predictor performance.

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán di truyền (GA) [31] có thể được sử dụng để tìm tập hợp con của tính năng [36,39-42] trong đó các bit nhiễm sắc thể đại diện cho nếu các tính năng được bao gồm hay không. Tối đa toàn cầu cho hàm mục tiêu có thể được tìm thấy trong đó cung cấp cho tập con suboptimal tốt nhất. Ở đây một lần nữa hàm mục tiêu là hiệu suất yếu tố dự báo.

Kết quả (Việt) 2:

Genetic Algorithm (GA) [31] có thể được sử dụng để tìm các tập hợp con của các tính năng [36,39-42] trong đó các bit nhiễm sắc thể đại diện nếu tính năng được bao gồm hoặc không. Tối đa toàn cầu cho hàm mục tiêu có thể được tìm thấy trong đó cung cấp cho các tập con tối ưu nhất. Ở đây lại hàm mục tiêu là hiệu suất dự báo.