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KEEL: A software tool to assess evolutionary algorithms for data mining problems

  • J. Alcalá-Fdez*
  • , Luciano Sánchez
  • , Salva García
  • , M. J. del Jesus
  • , S. Ventura
  • , Josep M. Garrell
  • , J. Otero
  • , C. Romero
  • , J. Bacardit
  • , V. M. Rivas
  • , J. C. Fernández
  • , F. Herrera
  • *Autor/a de correspondencia de este trabajo

    Producción científica: Artículo en revista indizadaArtículorevisión exhaustiva

    1409 Citas (Scopus)

    Resumen

    This paper introduces a software tool named KEEL which is a software tool to assess evolutionary algorithms for Data Mining problems of various kinds including as regression, classification, unsupervised learning, etc. It includes evolutionary learning algorithms based on different approaches: Pittsburgh, Michigan and IRL, as well as the integration of evolutionary learning techniques with different pre-processing techniques, allowing it to perform a complete analysis of any learning model in comparison to existing software tools. Moreover, KEEL has been designed with a double goal: research and educational.

    Idioma originalInglés
    Páginas (desde-hasta)307-318
    Número de páginas12
    PublicaciónSoft Computing
    Volumen13
    N.º3
    DOI
    EstadoPublicada - 2009

    Huella

    Profundice en los temas de investigación de 'KEEL: A software tool to assess evolutionary algorithms for data mining problems'. En conjunto forman una huella única.

    Cómo citar