Metadata language
Odporność regresyjnych metod klasyfikacji binarnej na odstępstwa od podstawowych założeń
Subtitle:Raport Badawczy = Research Report ; RB/19/2014
Creator:Hryniewicz, Olgierd (1948– ) ; Karpiński, Janusz ; Olwert, Anna
Publisher:Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Place of publishing: Date issued/created: Description:[26] pages ; 21 cm ; Bibliography p. [25]
Subject and Keywords:Kopuły ; Klasyfikatory binarne ; Regresja liniowa ; Regresja kwadratowej powierzchni odpowiedzi ; Regresja logistyczna
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.
Relation:Raport Badawczy = Research Report
Resource type: Detailed Resource Type: Source: Language: Language of abstract: Rights:Creative Commons Attribution BY 4.0 license
Terms of use: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: ; -
Digitizing institution:Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences
Original in:Library of Systems Research Institute PAS
Projects co-financed by: Access: