遗传算法的适应度函数

Iatii

亲爱的所有,

谁能告诉我这是什么?适应度函数“进化选择”中的“遗传算法”?

谢谢

IngoRM

你好,

这是你想要优化的函数。通常你会使用一些验证方案，比如交叉验证内部遗传算法和交叉验证传递的性能估计成为适应度函数。这意味着，例如，如果您使用交叉验证计算“准确性”，这就是应该最大化的。如果是均方根误差，应该最小化。你不需要担心这个，因为RapidMiner会自动选择正确的方向(最小化或最大化)。

如果双击选择操作符，您将看到可以进行性能计算的内部。只要向内部输出端口提供性能矢量，也可以用不同的方式完成此操作。

下面是“Samples”目录中的过程，向你展示了它的细节:

<？xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <过程version = " 7.2.000”>
> <上下文
<输入/ >
<输出/ >
<宏/ >
> < /上下文


<过程扩展= " true " >





< /操作符>



<列出关键= "噪音" / >
< /操作符>





<过程扩展= " true " >


<过程扩展= " true " >


< /操作符>





> < /过程
<过程扩展= " true " >

<列出关键= " application_parameters " / >
< /操作符>



< /操作符>









> < /过程
< /操作符>

<列出关键= "日志" >



< / >列表
< /操作符>






> < /过程
< /操作符>










这个过程与前面的过程非常相似。同样，交叉验证构建块被用作适应度评估。在这种情况下，使用遗传算法进行特征选择。这个过程演示了RapidMiner的特征操作符的另外两个特性:停止按钮允许在用户已经满意的情况下中止进程，ProcessLog操作符允许在线绘制当前适应度值。请参考可视化样例过程和RapidMiner操作手册了解更多详细信息。
> < /过程
< /操作符>
> < /过程

希望这能帮到你，

Ingo