Bu, en son sürümü GA-EoC.jar olarak indirilebilen, çevrimiçi Linux'ta çalışacak GA-EoC adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile çevrimiçi olarak Linux'ta çalıştırmak için GA-EoC adlı bu uygulamayı çevrimiçi olarak indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
GA-EoC, Linux'ta çevrimiçi çalışacak
AÇIKLAMA:
Veri sınıflandırmasında, her durumda tutarlı performans gösteren belirli bir sınıflandırıcı yoktur. Bu, hem yüksek boyutlu hem de sınıf-dengesiz veri kümeleri durumunda daha da kötüdür.Sınıf dengesiz verilerin sınırlamalarının üstesinden gelmek için, bunları dengelemek için rastgele bir alt örnekleme kullanarak veri kümesini böldük. Daha sonra, daha iyi bir özellik alt kümesi seçmek için (alpha,beta)-k özellik kümesi yöntemini uygularız ve sınıflandırıcı eğitimi için konsolide bir özellik kümesi elde etmek için çıktılarını birleştiririz.
Sınıflandırma performanslarını geliştirmek için, en basit ve büyük ölçüde kullanılan çoğunluk oylama yaklaşımını kullanarak temel sınıflandırıcıların sınıflandırma çıktılarını birleştiren bir sınıflandırıcılar topluluğu öneriyoruz.
Tüm temel sınıflandırıcıları kullanarak topluluğu oluşturmak yerine, heterojen temel sınıflandırıcılardan en iyi kombinasyonu aramak için bir genetik algoritma (GA) uyguladık.
Seçilen veri setleri üzerinde önerilen yöntem yöntemi ile elde edilen sınıflandırma performansları umut vericidir.
Özellikler
- Çapraz Doğrulama oluşturun ve veri kümelerini gelecekte ARFF formatında kullanmak üzere diske kaydedin
- GA-EoC tarafından kullanılmak üzere tüm çapraz doğrulama Eğitim Kıvrımları için Sınıflandırıcı Modelleri diskinde oluşturun ve seri hale getirin
- Tam Eğitim veri kümesini kullanarak Tüm Temel Sınıflandırıcı Modelleri oluşturun ve diske seri hale getirin.
- Eğitim veri setinde k-kat çapraz doğrulama kullanarak heterojen sınıflandırıcılar topluluğu oluşturmak için en iyi grup kombinasyonlarını arayın (önceden oluşturulmuş CV veri seti ve modelleri kullanarak)
- Bilinmeyen Test Verileri üzerinde en iyi grup kombinasyonunun performansını değerlendirin (tam eğitim verilerini kullanarak önceden oluşturulmuş modelleri kullanın)
Seyirci
Bilgi Teknolojisi, Bilim/Araştırma, Eğitim, Gelişmiş Son Kullanıcılar, Geliştiriciler
Kullanıcı arabirimi
Konsol/Terminal, Komut satırı
Programlama dili
Java
Bu, https://sourceforge.net/projects/geneticensembleclassifier/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.