Browsing by Author Vũ, Thị Kiều Anh
Showing results [1 - 1] / 1
Trong bối cảnh dữ liệu nhiều chiều ngày càng trở nên phổ biến trong học máy, việc lựa chọn đặc trưng hiệu quả đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các mô hình phân lớp dữ liệu chính xác, đồng thời tối ưu hóa chi phí tính toán. Luận văn này đề xuất và phát triển hai mô hình lựa chọn đặc trung: Top Frequency-Based Feature Selection (TFFS) và Hybrid Feature Selection Paradigm. Mô hinh hybrid được thiết kế dựa trên kết quả từ TFFS như một giai đoạn nền tảng, sau đó kết hợp các kỹ thuật chọn lọc đặc trưng cổ điển để tạo ra các tập hợp con đặc trưng mạnh mẽ. Những tập hợp này được áp dụng vào bốn mô hình phân lớp phổ biến gồm Naive Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors và Support ... |
