Informacja

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

Wyszukujesz frazę "walidacja krzyżowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Analiza porównawcza wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora
Comparative Analysis of Selected Methods for Estimating the Prediction Error of Classifier
Autorzy:
Herman, Sergiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050557.pdf
Data publikacji:
2016-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
błąd predykcji
walidacja krzyżowa
prosta metoda podziału
wielokrotne repróbkowanie
upadłość przedsiębiorstw
klasyfikacja
prediction error
cross-validation
holdout method
bootstrapping
corporate bankruptcy
classification
Opis:
Klasyfikacją nazywamy algorytm postępowania, który przydziela badane obserwacje/obiekty, bazując na ich cechach do określonych populacji. W tym celu konstruowany jest odpowiedni model – klasyfikator. Miarą jego jakości jest przede wszystkim zdolność predykcyjna, mierzona m.in. za pomocą prawdziwego błędu predykcji. Wartość tego błędu, ze względu na brak odpowiednio dużej, niezależnej próby testowej, musi być często szacowana na podstawie dostępnej próby uczącej. Celem artykułu jest dokonanie przeglądu oraz empirycznej analizy porównawczej wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora, skonstruowanego z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej. Zbadano, czy wyniki analizy uzależnione są od wielkości próby oraz metody wyboru zmiennych do modelu. Badanie empiryczne zostało przeprowadzone na przykładzie problemu prognozowania upadłości spółek akcyjnych w Polsce.
Classification is an algorithm, which assigns studied companies, taking into consideration their attributes, to specific population. An essential part of it is classifier. Its measure of quality is especially predictability, measured by true error rate. The value of this error, due to lack of sufficiently large and independent test set, must be estimated on the basis of available learning set. The aim of this article is to make a review and compare selected methods for estimating the prediction error of classifier, constructed with linear discriminant analysis. It was examined if the results of the analysis depends on the sample size and the method of selecting variables for a model. Empirical research was made on example of problem of bankruptcy prediction of join-stock companies in Poland.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 4; 449-463
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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