检索结果-内蒙古大学图书馆

Bias Reduction of probabilistic prototype tree based Estimation of Distribution Genetic Programming in Predicting Arthritis Prevalence

引用

Procedia Computer Science 2013年 24卷 121-125页

作者： Kangil Kim Hanggjun Cho Seoul National University Structural Complexity Laboratory Building 302 Gwanangno 599 Seoul 151–744 Korea

Estimation of Distribution Algorithms in Genetic Programming (EDA-GP) are algorithms applying stochastic model learning to genetic programming. In spite of various potential benefits, probabilistic prototype tree (PPT) based EDA-GPs recently appeared to have a critical problem of losing diversity easily. As an alternative learning method to reduce the effect, likelihood weighting (LW) was proposed and its results were positive to improve EDA-GP performance. In this paper, we aim to provide more generalised verification results to confirm the effects of LW. We investigate performance of PPT-based EDA-GP in a large scale problem predicting arthritis using medical data.

关键词： Estimation of Distribution Algorithms Genetic Programming probabilistic prototype tree Arthritis Disease Prediction Bias

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