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分析大型数据集以选择最佳特征是机器学习和数据挖掘中最重要的研究领域之一。此特征选择过程涉及降维，这对于提高模型的性能并降低其复杂性至关重要。最近，已经提出了几种类型的属性选择方法，这些方法使用不同的方法来获取属性的代表性子集。然而，已经提出了基于种群的进化算法，例如遗传算法 (GA)，通过避免局部最优并改进选择过程本身来弥补这些缺点。本文对基于 GA 的特征选择技术的应用及其在不同领域的有效性进行了全面的回顾。本综述使用 PRISMA 方法进行；因此，对相关文献进行了系统的识别、筛选和分析。因此，我们的结果暗示该领域的混合 GA 方法（包括但不限于 GA-Wrapper 特征选择器和 HGA-神经网络）通过解决诸如探索不必要的搜索空间、准确性性能问题和复杂性等问题，已经大大提高了它们的潜力。本文的结论将讨论遗传算法在特征选择中的潜力以及提高其适用性和性能的未来研究方向。
使用遗传算法优化特征选择
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