Linear Classificator enhancer based on genetic algorithm
Project description
Генетическое зельеварение
Продукт "Генетическое зельеварение" проект в рамках зимней школы CompTech School 2022
Назначение
Продукт "Генетическое зельеварение" в рамках зимней школы CompTech School 2022 разрабатывается с целью улучшения работы линейной модели классификации, на основе использования генетического алгоритма.
Папки репозитория
- docs - папка, содержащая документацию проекта;
- main.py - файл, содержащий алгоритм.
Обзор продукта
Алгоритм, создающий признаки, которые улучшают результаты работы линейной модели классификации. Данный алгоритм является эффективным способом оптимизации решений с большим числом параметров. Идея заключается в комбинировании существующих параметров, путем создания новых, с возможностью дальнейшей визуализации.
Структура продукта
- Сначала формируется начальное поколение - популяция деревьев.
- Затем осуществляется селекция, то есть выбор подходящих индивидов на основе fitness-функции.
- Затем на стадии рекомбинации происходит обмен частями деревьев.
- На этапе мутаций случайно меняются части деревьев и на выходе получается новая популяция.
- Если цель не была достигнута, то операции повторяются сначала до ее достижения.
Применение
- Любая область, где могут быть применены методы машинного обучения для обработки данных. От банковской сферы до медицины.
- Может быть применен для решения различных комбинаторных задач, к которым относятся задачи компоновки, задачи на графах и прочие.
- Применяется для ускорения настройки нейронных сетей.
Уcтановка и настройка
Порядок установки и настройки описан в документе руководство пользователя
Роли в команде
- Косарецкий Егор - Data Scientist
- Гераскин Степан - Data Scientist
- Кристина Светова - Визуализатор
- Шперлинг Софья - Data Scientist
- Валерия - Data Scientist
- Новикова Валентина - Технический писатель
Куратор
Радеев Никита Андреевич, Machine Learning Engineer, Новосибирский Исследовательский центр ООО "Техкомпания Хуавей"
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file geneticpotion-0.1.0.tar.gz.
File metadata
- Download URL: geneticpotion-0.1.0.tar.gz
- Upload date:
- Size: 6.3 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.8.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/32.0 requests/2.27.1 requests-toolbelt/0.9.1 urllib3/1.26.8 tqdm/4.62.3 importlib-metadata/4.10.1 keyring/23.5.0 rfc3986/2.0.0 colorama/0.4.4 CPython/3.8.10
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
3fbbc543cfbddc2f11aad8134e4c8ca42ae7163e13dc73af53c93f55df94e6fb
|
|
| MD5 |
1fc7c752993e0fb2d83e4e74e6891bcf
|
|
| BLAKE2b-256 |
b1fb5ff9412d6a385654ca30373e22b7b64e2da91b8287da8930c8faec358a2d
|
File details
Details for the file geneticpotion-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: geneticpotion-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 6.3 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.8.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/32.0 requests/2.27.1 requests-toolbelt/0.9.1 urllib3/1.26.8 tqdm/4.62.3 importlib-metadata/4.10.1 keyring/23.5.0 rfc3986/2.0.0 colorama/0.4.4 CPython/3.8.10
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
23bd5d34a4d36e6eed247f1583df1d4e6c63ad438c158a048d3a3593e04e5b63
|
|
| MD5 |
1daa4e6e9f6a20a27dbe47bf69b916fa
|
|
| BLAKE2b-256 |
36cb481f944a02403a2a7df56522344af536f10b5dd32b248cd113ca6879ce33
|