Отрывок: 5262 0.7816 0.952 Рис. 1. Диаграмма работы различных методов с использованием логистической регрессии На остальных наборах данных преимущество в доле правильно классифицированных объектов у RandomForest не такое большое. Видно, что использование критерия взаимной информации на наборе данных Email spam ухудшает качество классификации по сравнению с классификацией без отбора признаков. В целом результаты при использовании отбора и без него практически не отличаются, однако можно о...
Название : | Сравнение алгоритмов отбора признаков для задач классификации данных |
Авторы/Редакторы : | Тисленко М. Д. Гайдель А. В. |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Тисленко, М. Д. Сравнение алгоритмов отбора признаков для задач классификации данных / М. Д. Тисленко, А. В. Гайдель // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 051833. |
Аннотация : | В данной статье рассматриваются различные алгоритмы отбора признаков, производится сравнение качества классификации с использованием алгоритмов отбора и без их использования на различных наборах данных. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\493692 |
Ключевые слова: | алгоритмы отбора признаков классификация данных отбор признаков |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-051833.pdf | 925.15 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.