# feature-selection_GA-SA
Use Genetic Algorithm and Simulate Anneal for feature selection. 用遗传算法/模拟退火算法进行特征选择.
## Description
GA_feature_selection.py:遗传算法进行特征选择</br>
SA_feature_selection.py:模拟退火算法进行特征选择</br>
without_selection.py:未进行特征选择,用原始数据进行分类
## Output
### 1.without_selection.py
score = 0.6257839721254356
### 2.GA_feature_selection.py
![](sample_output/sample_output_GA.JPG)
### 3.SA_feature_selection.py
![](sample_output/sample_output_SA.JPG)
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python 【作品名称】:基于 python的遗传算法/模拟退火算法进行特征选择 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: GA_feature_selection.py:遗传算法进行特征选择 SA_feature_selection.py:模拟退火算法进行特征选择 without_selection.py:未进行特征选择,用原始数据进行分类 Output 1.without_selection.py score = 0.6257839721254356 2.GA_feature_selection.py 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。
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feature-selection_GA-SA-master.zip (9个子文件)
feature-selection_GA-SA-master
without_selection.py 438B
SA_feature_selection.py 3KB
dataset
sonar.all-data 86KB
iris.data 4KB
sample_output
sample_output_GA.txt 21KB
sample_output_GA.JPG 35KB
sample_output_SA.JPG 42KB
README.md 577B
GA_feature_selection.py 5KB
共 9 条
- 1
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小英子架构
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