Отрывок: В качестве тестовых данных использовались значения, полученные во время кластеризации изображения. Для каждого объекта был известен класс, к которому он относится. Размеры тренировочной и тестовой выборки для каждого класса приведены в таблице 1. Науки о данных В.П. Клюев, А.В. Куприянов IV Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) 2522 Таблица 1. Тестовые данные. Классы Тренировочная выборк...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКлюев, В.П.-
dc.contributor.authorКуприянов, А.В.-
dc.contributor.authorKlyuev, V.P.-
dc.contributor.authorKupriyanov, A.V.-
dc.date.accessioned2018-05-23 16:31:11-
dc.date.available2018-05-23 16:31:11-
dc.date.issued2018-
dc.identifierDspace\SGAU\20180518\69642ru
dc.identifierDspace\SGAU\20180522\69642ru
dc.identifier.citationВ.П. Клюев. Реализация и сравнение алгоритмов построения деревьев решений для задач классификации объектов / В.П. Клюев, А.В. Куприянов // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2519-2525.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Realizaciya-i-sravnenie-algoritmov-postroeniya-derevev-reshenii-dlya-zadach-klassifikacii-obektov-69642-
dc.description.abstractСтатья посвящена решению задачи классификации объектов, с помощью метода деревьев решений, на языке программирования Python. В статье рассматриваются два алгоритма для построения деревьев решений. Проведены экспериментальные исследования работы алгоритмов над тестовыми данными и проанализированы полученные результаты. Сделаны выводы о положительных и отрицательных сторонах рассмотренных алгоритмов и метода деревьев решений. The article is devoted to solving problems of classifying objects using the method of decision trees in the programming language Python. The article discusses two algorithms for building decision trees. Experimental research of work of algorithms on test data and analyzed the results. The author has made conclusions about positive and negative aspects of the considered algorithms and the method of decision trees.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке Федерального агентства научных организаций (соглашение No 007-ГЗ/Ч3363/26).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectAnalysisru
dc.subjectClassificationru
dc.subjectDecision treesru
dc.subjectID3ru
dc.subjectCARDru
dc.titleРеализация и сравнение алгоритмов построения деревьев решений для задач классификации объектовru
dc.title.alternativeImplementation and comparison of algorithms for building decision trees for the tasks of object classificationru
dc.typeArticleru
dc.textpartВ качестве тестовых данных использовались значения, полученные во время кластеризации изображения. Для каждого объекта был известен класс, к которому он относится. Размеры тренировочной и тестовой выборки для каждого класса приведены в таблице 1. Науки о данных В.П. Клюев, А.В. Куприянов IV Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) 2522 Таблица 1. Тестовые данные. Классы Тренировочная выборк...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Реализация и сравнение алгоритмов построения деревьев решений для задач классификации объектов.pdfОсновная статья238.59 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.