Отрывок: 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АНСАМБЛЕВЫХ И МЕТА- АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДИК Основная идея ансамбля заключается в том, что модели, имеющие различия, по-разному обрабатывают входные данные и совершают разные ошибки. Объединив прогнозы нескольких таких моделей, мы можем получить зачастую более высокое, чем у лучшей отдельной модели, качество прогнозов [3]. Искусство ансамблирования в этом контексте означает умение создать различия в моделях. Рассмотрим мног...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПолупанов Д. В.ru
dc.contributor.authorАбдюшева С. Р.ru
dc.contributor.authorГаллямов В. В.ru
dc.coverage.spatialбанкротство корпорацийru
dc.coverage.spatialансамбли моделейru
dc.coverage.spatialсети Кохоненаru
dc.coverage.spatialрешающие деревьяru
dc.coverage.spatialпрогнозирование банкротстваru
dc.coverage.spatialстекингru
dc.coverage.spatialмногослойные персептроныru
dc.coverage.spatialклассификацияru
dc.coverage.spatialмета-ансамблиru
dc.creatorПолупанов Д. В., Абдюшева С. Р., Галлямов В. В.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\491258ru
dc.identifier.citationПолупанов, Д. В. Стекинговый подход к задаче прогнозирования банкротств / Д. В. Полупанов, С. Р. Абдюшева, В. В. Галлямов // 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. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 042842.ru
dc.description.abstractВ данной работе совершенствуются и расширяются стекинговые методики предсказания банкротства. Основной темой данного исследования является использование моделей разного типа: многослойных персептронов, решающих деревьев, сетей Кохонена. В различных сочетаниях они отбираются и комбинируются в ансамбли и мета-ансамбли таким образом, чтобы учитывать сильные и слабые стороны каждого типа базовых моделей в контексте задачи.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleСтекинговый подход к задаче прогнозирования банкротствru
dc.typeTextru
dc.citation.spage042842ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpart3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АНСАМБЛЕВЫХ И МЕТА- АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДИК Основная идея ансамбля заключается в том, что модели, имеющие различия, по-разному обрабатывают входные данные и совершают разные ошибки. Объединив прогнозы нескольких таких моделей, мы можем получить зачастую более высокое, чем у лучшей отдельной модели, качество прогнозов [3]. Искусство ансамблирования в этом контексте означает умение создать различия в моделях. Рассмотрим мног...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-042842.pdf890.72 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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