Inny tytuł:

Raport Badawczy = Research Report ; RB/19/2014

Wydawca:

Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences

Miejsce wydania:

Warszawa

Opis:

[26] pages ; 21 cm ; Bibliography p. [25]

Abstrakt:

W pracy przedstawiono analizę przydatności klasyfikatorów binarnych, wykorzystujących równania prostej regresji liniowej oraz regresji kwadratowej powierzchni odpowiedzi wykorzystywanych do realizacji zadań klasyfikacji, a także regresji logistycznej, w przypadku złożonych i nieliniowych związków pomiędzy binarną zmienną klasyfikującą i zmiennymi objaśniającymi opisanymi rozkładami różnymi od rozkładu normalnego. W analizie uwzględniono również przypadki, gdy zbiory uczące, na podstawie których konstruowano klasyfikatory, istotnie różnią się od zbiorów testujących (lub danych spotykanych w zastosowaniach). Przeprowadzony eksperyment symulacyjny sugeruje, że w przypadku tego samego modelu opisującego zbiory uczące i zbiory testujące zastosowanie klasyfikatora opartego na kwadratowej powierzchni odpowiedzi daje lepsze rezultaty niż w przypadku zastosowania prostej regresji liniowej. Z kolei, klasyfikatory oparte na prostej binarnej regresji liniowej są bardziej odporne na zmianę modelu danych testujących.

Czasopismo/Seria/cykl:

Raport Badawczy = Research Report

Szczegółowy typ zasobu:

Report

Identyfikator zasobu:

oai:rcin.org.pl:109182

Źródło:

RB-2014-19

Język:

pol

Język streszczenia:

pol

Prawa:

Creative Commons Attribution BY 4.0 license

Zasady wykorzystania:

Copyright-protected material. [CC BY 4.0] May be used within the scope specified in Creative Commons Attribution BY 4.0 license, full text available at: ; -

Digitalizacja:

Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences

Lokalizacja oryginału:

Library of Systems Research Institute PAS

Dofinansowane ze środków:

Operational Program Digital Poland, 2014-2020, Measure 2.3: Digital accessibility and usefulness of public sector information; funds from the European Regional Development Fund and national co-financing from the state budget.

Dostęp:

Open