La s lection des caract ristiques est la premi re t che de toute approche d'apprentissage, qui consiste d finir un ensemble pertinent de caract ristiques. Plusieurs m thodes sont propos es pour traiter le probl me de la s lection des caract ristiques, notamment les m thodes de filtrage, d'enveloppement et d'int gration. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la s lection de sous-ensembles de caract ristiques afin de s lectionner un sous-ensemble de taille minimale de caract ristiques optimales. La s lection des caract ristiques est un probl me d'optimisation; la s lection de sous-ensembles d'attributs bas e sur un algorithme g n tique utilisant le classificateur na f de Bayes est utilis e cette fin. Le GABASS s'av re tre la meilleure technique de s lection lorsque la population est tr s importante. Les GABASS donnent de bons r sultats et leur puissance r side dans leur bonne adaptation des environnements vari s et en volution rapide.
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