@misc{Hryniewicz_Olgierd_(1948–_)_Odporność_2014,
 author={Hryniewicz, Olgierd (1948– ) and Karpiński, Janusz and Olwert, Anna},
 copyright={Creative Commons Attribution BY 4.0 license},
 address={Warszawa},
 journal={Raport Badawczy = Research Report},
 howpublished={online},
 year={2014},
 publisher={Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk},
 publisher={Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences},
 language={pol},
 abstract={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.},
 title={Odporność regresyjnych metod klasyfikacji binarnej na odstępstwa od podstawowych założeń},
 type={Text},
 URL={http://rcin.org.pl./Content/109182/PDF/RB-2014-19.pdf},
 keywords={Kopuły, Klasyfikatory binarne, Regresja liniowa, Regresja kwadratowej powierzchni odpowiedzi, Regresja logistyczna},
}