УДК 004.9
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОДНОКЛАССОВОЙ КЛАССИФИКАЦИИ В ПРОСТРАНСТВЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕМЕННОЙ РАЗМЕРНОСТИ НА ПРИМЕРЕ НАБОРОВ РЕГУЛЯРНЫХ ВЫРАЖЕНИЙ
Н. А. Демидов, ассистент кафедры КИС РТУ МИРЭА, Москва, Россия;
orcid.org/ 0009-0009-9143-6515, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
На примере задачи настройки параметров одноклассового SVM классификатора, предназначенного для классификации наборов регулярных выражений, исследован подход к решению задачи смешанной оптимизации в пространстве проектирования переменной размерности. Предлагаемый подход обеспечивает возможность переключения между пространствами параметров, отличающимися разными размерностями, при реализации генетического алгоритма посредством введения в хромосому дополнительного гена, кодирующего размерную переменную. Размерная переменная позволяет осуществлять переключение между пространствами оптимизируемых параметров в процессе оптимизации и разделять гены хромосомы на активные и пассивные. Рассматриваемый подход использует код Грея для кодирования параметров различных типов в генах хромосомы. Результаты экспериментальных исследований, полученные на примере задачи настройки параметров одноклас- совых SVM классификаторов наборов регулярных выражений, подтверждают эффективность предлагаемого подхода. Генетический алгоритм, в котором в хромосому введен дополнительный ген, кодирующий размерную переменную, обеспечивает одновременный поиск значений оптимизируемых параметров в пространствах разной размерности и позволяет получить высокие значения метрик качества классификации, в частности высокие значения метрики F1-score на регулярных выражениях, принадлежащих классу «новизны», в задаче одноклассовой классификации.
Ключевые слова: задача смешанной оптимизации, пространство проектирования переменной размерности, размерная переменная, генетический алгоритм, One Class SVM классификтор, код Грея, набор данных, регулярное выражение.