KEEL ist ein Open Source (GPLv3) Java-Softwaretool zur Bewertung von Evolutionsalgorithmen für Data Mining-Probleme, einschließlich Regression, Klassifizierung, Clustering, Pattern Mining und so weiter.Es enthält eine große Sammlung klassischer Algorithmen zur Wissensextraktion, Vorverarbeitungstechniken (Auswahl von Trainingssätzen, Auswahl von Funktionen, Diskretisierung, Imputationsmethoden für fehlende Werte usw.), Algorithmen zum Lernen mit rechnergestützter Intelligenz, einschließlich Algorithmen zum Lernen von Evolutionsregeln, die auf verschiedenen Ansätzen basieren (Pittsburgh), Michigan und IRL, ...) und Hybridmodelle wie genetische Fuzzy-Systeme, evolutionäre neuronale Netze usw. Es ermöglicht uns, eine vollständige Analyse jedes Lernmodells im Vergleich zu vorhandenen durchzuführen, einschließlich eines statistischen Testmoduls zum Vergleich.Darüber hinaus wurde KEEL mit einem doppelten Ziel entworfen: Forschung und Bildung.