Піскун, О. В. (2019) Аналіз алгоритмів машинного навчання для задачі бінарної класифікації. Вісник Черкаського університету. Серія Прикладна математика. Інформатика (№ 2). с. 86-95.
|
Text
3707-8990-1-SM.pdf Download (462kB) | Перегляд |
Резюме
У роботі був проведений аналіз існуючих найбільш поширених методів класифікації на предмет їх використання в задачі діагностики серцевих захворювань. Розглянуто основні метрики якості моделей бінарної класифікації, які можуть бути використані при ухваленні рішення про оптимальність розробленої моделі. Дослідження моделей проводились без і з оптимізацією параметрів. Оптимізація параметрів моделей проведена, використовуючи криві валідації з подальшим пошуком по сітці з крос-валідацією кожної комбінації параметрів. Найкращі результати показали методи DecisionTreeClassifier, GradientBoostingClassifier та GaussianNB.
| Тип елементу : | Стаття |
|---|---|
| Неконтрольовані ключові слова: | машинне навчання ; метрики якості ; бінарна класифікація ; алгоритми класифікації |
| Теми: | Фізико-математичні науки |
| Підрозділи: | Навчально-науковий інститут інформаційних та освітніх технологій |
| Користувач, що депонує: | Наукова Бібліотека |
| Дата внесення: | 05 Трав 2020 12:32 |
| Останні зміни: | 05 Трав 2020 12:32 |
| URI: | https://eprints.cdu.edu.ua/id/eprint/2578 |
Actions (login required)
 |
Перегляд елементу |
