의료 특징 선택을 위한 순차적 하이브리드 프레임워크
의료 머신러닝에서 데이터셋은 종종 중복되거나 관련 없는 특징을 포함하므로, 특징 선택은 필수적인 전처리 단계입니다. 래퍼 기반 특징 선택에 메타휴리스틱 알고리즘이 유망한 결과를 보였지만, 조기 수렴 및 탐색 불안정성으로 인해 효과가 제한될 수 있습니다. 본 연구는 개체군 전이 전략을 기반으로 하는 의료 특징 선택을 위한 순차적 하이브리드 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 세 가지 탐색 지향 메타휴리스틱(PSO, HHO, BSO)과 이진 Al-Biruni Earth Radius(bABER) 알고리즘을 통합합니다. 최적화 …