Науково-теоретичний журнал "Штучний інтелект" No.2'2006
|
зміст
УДК 519.23
Тув Є.В., Борисов Є.А., Чікалов І.В.
У статті запропоновано новий метод вибору мінімальної підмножини вхідних ознак для побудови реґресивної моделі. Метод заснований на оцінці інформативності і взаємозамінності ознак за допомогою аналізу ансамблю дерев рішень. Робота містить експериментальні результати порівняння запропонованого методу з відомими методами вибору мінімального набору інформативних ознак.
УДК 519.23
Тув Е.В.
, Борисов Е.А., Чикалов И.В.
В работе предложен новый метод выбора минимального подмножества входных признаков для построения регрессионной модели. Метод основан на оценке информативности и взаимозаменяемости признаков с помощью анализа ансамбля деревьев решений. Работа содержит экспериментальные результаты сравнения предложенного метода с известными методами выбора минимального набора информативных признаков.
UDC 519.23
Tuv Ye.V., Borisov E.A., Chikalov I.V.
The paper presents a novel algorithm for search of minimal subset of input features to fit a regression model. The algorithm is based on estimation of explanatory power and masking effects for input features. The paper contains experimental comparison of the algorithm with other known methods for best subset selection of input features.
Copyright © 1995-2024;
Інститут проблем штучного інтелекту. Усi права на матерiали, що знаходяться на сайтi Інституту проблем штучного інтелекту, захищаються вiдповiдно до законодавства України. Використання матерiалiв дозволяється у випадку посилання (для iнтернет-видань - гiперпосилання) на www.iai.dn.ua. Передрукування, копiювання або вiдтворення iнформацiї, що не мiстить у собi посилання на www.iai.dn.ua, у будь-якому виглядi суворо забороненi. Проблеми/коментарi? Пишіть. |