Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "podejście wielomodelowe" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Podejście wielomodelowe w prognozowaniu zagrożenia przedsiębiorstw upadłością w Polsce
Autorzy:
Pawełek, Barbara
Grochowina, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/582006.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
podejście wielomodelowe
upadłość
prognozowanie
Opis:
Tematyka pracy wpisuje się w nurt badań naukowych nad ważnym problemem ekonomicznym, jakim jest upadłość przedsiębiorstw. W zakresie badania zagrożenia przedsiębiorstw upadłością kontynuowane są prace nad metodologią przewidywania pierwszej i kolejnych upadłości przedsiębiorstw. Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań empirycznych nad przydatnością stosowania podejścia wielomodelowego w prognozowaniu zagrożenia upadłością przedsiębiorstw w Polsce. Analizę przeprowadzono dla zbilansowanych i niezbilansowanych zbiorów przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego. W badaniu zastosowano metody bagging, boosting, random subspaces i random forests. Przydatność podejścia wielomodelowego dla prognozowania upadłości oceniono na podstawie wartości mierników skuteczności klasyfikacyjnej przedsiębiorstw ze zbioru testowego. Wnioski z przeprowadzonych badań empirycznych wskazują na przydatność stosowania podejścia wielomodelowego w prognozowaniu zagrożenia przedsiębiorstw upadłością.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 171-179
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/580566.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
zdolność kredytowa
analiza danych symbolicznych
podejście wielomodelowe
Opis:
Ustawa prawo bankowe definiuje zdolność kredytową jako zdolność do spłaty zaciągniętego kredytu wraz z odsetkami w terminach określonych w umowie. Analiza i ocena zdolności kredytowej jest kluczowym zagadnieniem z punktu widzenia banku. W ocenie zdolności kredytowej istotne miejsce zajmują szeroko rozumiane metody analizy danych – w tym podejście wielomodelowe. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie zastosowania podejścia wielomodelowego danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych (na przykładzie dwóch zbiorów danych rzeczywistych) oraz porównanie wyników otrzymanych z zastosowaniem podejścia wielomodelowego z pojedynczym modelem oraz znaną przynależnością obiektów do klas. Otrzymane wyniki wskazują, że podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych może być użytecznym narzędziem w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych i pozwala otrzymać z reguły lepsze wyniki niż model pojedynczy.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 507; 200-207
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problem zmiennych zakłócających w agregowanych klasyfikatorach kNN
Autorzy:
Kubus, Mariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/581356.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
podejście wielomodelowe
metoda k najbliższych sąsiadów
selekcja zmiennych
Opis:
Podejście wielomodelowe w dyskryminacji i regresji zyskało duże uznanie ze względu na poprawę stabilności modeli oraz ich dokładności przewidywań. Agregowanie klasyfikatorów k najbliższych sąsiadów (kNN) napotyka jednak poważne problemy. Metoda kNN, wykorzystująca w klasyfikacji wyłącznie odległości między obiektami, jest względnie stabilna, przez co zróżnicowanie klasyfikatorów bazowych można osiągnąć, jedynie wybierając różne podprzestrzenie. Tu z kolei napotykamy problem zmiennych zakłócających (noisy variables), to jest takich, które nie mają wpływu na zmienną objaśnianą, a które w metodzie kNN znacznie obniżają dokładność klasyfikacji. W artykule dokonano przeglądu zaproponowanych w literaturze metod agregowania klasyfikatorów kNN oraz zweryfikowano je z własną propozycją algorytmu. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi zakłócającymi.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 116-126
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies