Die Auswahl von Merkmalen ist die erste Aufgabe jedes Lernansatzes, um eine relevante Menge von Merkmalen zu definieren. Es werden mehrere Methoden vorgeschlagen, um das Problem der Merkmalsauswahl zu l sen, darunter Filter-, Wrapper- und eingebettete Methoden. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die Auswahl von Merkmalss tzen, um einen minimal gro en Satz optimaler Merkmale auszuw hlen. Die Auswahl von Merkmalen ist ein Optimierungsproblem; zu diesem Zweck wird eine auf genetischen Algorithmen basierende Auswahl von Attributs tzen unter Verwendung eines Naive-Bayes-Klassifikators verwendet. GABASS hat sich als beste Technik f r Auswahlzwecke bei sehr gro en Populationen erwiesen. GABASS liefert gute Ergebnisse und seine St rke liegt in der guten Anpassung an die verschiedenen und sich schnell ver ndernden Umgebungen.
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