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KEELは、回帰、分類、クラスタリング、パターンマイニングなどのデータマイニング問題の進化的アルゴリズムを評価するためのオープンソース（GPLv3）Javaソフトウェアツールです。これには、古典的な知識抽出アルゴリズムの大規模なコレクション、前処理手法（トレーニングセットの選択、特徴選択、離散化、欠損値の代入法など）、異なるアプローチに基づく進化的ルール学習アルゴリズムを含む計算知能ベースの学習アルゴリズム（ピッツバーグ）が含まれています、ミシガン州およびIRLなど）、および遺伝的ファジィシステム、進化ニューラルネットワークなどのハイブリッドモデル。これにより、既存のモデルと比較して、比較用の統計テストモジュールを含む、学習モデルの完全な分析を実行できます。。さらに、キールは研究と教育という二重の目標を持って設計されています。...
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