KEEL是一个开放源代码（GPLv3）Java软件工具，用于评估数据挖掘问题（包括回归，分类，聚类，模式挖掘等）的进化算法。它包含大量经典知识提取算法，预处理技术（训练集选择，特征选择，离散化，缺失值的插补方法等），基于计算智能的学习算法，包括基于不同方法的进化规则学习算法（匹兹堡），密歇根州和IRL等）以及混合模型（例如遗传模糊系统，进化神经网络等）。与现有模型相比，它使我们能够对任何学习模型进行完整的分析，包括用于比较的统计测试模块。此外，KEEL的设计具有双重目标：研究和教育。
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