We present three search strategies

We present three search strategies guided by ANNIGMA: greedy forward selection (FS), backward elimination with backtracking (BEB), and backward stepwise elimination (BSE). FS performs particularly well for datasets that need a small number of features and runs the fastest, BEB and BSE perform consistently well for all datasets, while BSE is effective for datasets with many original attributes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอกลยุทธ์การค้นหาสามตัว โดย ANNIGMA: โลภเลือกไปข้างหน้า (FS), การตัดย้อนหลัง โดย backtracking (BEB), และ stepwise ย้อนหลังตัดออก (BSE) FS ทำดีเพื่อ datasets ที่ต้องการจำนวนน้อยของคุณลักษณะ และรัน BEB ที่เร็วที่สุด และ BSE ทำอย่างสม่ำเสมอดี datasets ทั้งหมด ขณะ BSE การ datasets กับแอตทริบิวต์ดั้งเดิมมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอสามกลยุทธ์การค้นหานำโดย ANNIGMA: เลือกข้างหน้าโลภ (FS) ย้อนหลังกับการกำจัดย้อนรอย (BEB) และการกำจัดขั้นตอนย้อนหลัง (BSE) FS ดำเนินการโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้จำนวนเล็ก ๆ ของคุณสมบัติและการทำงานที่เร็วที่สุด BEB และดำเนินการอย่างต่อเนื่อง BSE ดีสำหรับชุดข้อมูลทั้งหมดในขณะที่เอสอีมีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลที่มีคุณลักษณะหลายฉบับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเสนอสามค้นหากลยุทธ์แนวทางการ annigma : โลภไปข้างหน้า ( FS ) ไปตัดกับย้อนรอย ( เบ๊บ ) และถอยหลังแบบตัด ( BSE ) FS โดยข้อมูลที่ต้องการให้มีคุณลักษณะ และวิ่งได้เร็วที่สุด และดำเนินการอย่างต่อเนื่อง แต่สำหรับลูกของตนเอง ทุกชุดข้อมูล ในขณะที่ BSE เป็นที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลที่มีลักษณะเดิมมาก