7. Data Transformation → Attribute Set Reduction and Transformation → Selection → Optimization → Optimize Selection (Evolutionary)

Un algoritmo genético para la selección de características (mutación = conmutar entre habilitar y deshabilitar características, cruza = intercambiar características utilizadas). La selección se realiza haciendo

girar la ruleta. Los algoritmos genéticos son algoritmos de optimización/búsqueda de propósito general que son convenientes en caso de poco o ningún conocimiento del problema.

Un algoritmo genético funciona de la siguiente manera:

1. Genera una población inicial compuesta por population_size individuos. Cada atributo se habilita con una probabilidad p_initialize.
2. Para todos los individuos de la población:
   1. Realizan la mutación, es decir, definen los atributos utilizados o no utilizados con probabilidad p_mutation y viceversa.
   2. Seleccionan dos individuos de la población y realizan la cruza con probabilidad p_crossover. El tipo de cruza se puede seleccionar mediante crossover_type.
3. Realiza la selección, mapea todos los individuos a secciones de una ruleta, cuyo tamaño es proporcional a la aptitud del individuo y extrae population_size individuos al azar, en función de sus probabilidades.
4. Mientras mejora la aptitud, vuelve al paso 2.

Si el conjunto de ejemplos contiene atributos de series de valores con bloques de números, todo el bloque