- Tytuł:
-
Wpływ liczby predyktorów na skuteczność algorytmów opartych na drzewach klasyfikacyjnych
The influence of number of predictors on accuracy of classification algorithms based on trees - Autorzy:
-
Owczarek, T.
Sojda, A.
Kaczmarek, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/324994.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
- Tematy:
-
klasyfikacja
dobór zmiennych
drzewa klasyfikacyjne
analityka predykcyjna
classification
feature selection
classification trees
predictive analytics - Opis:
-
Współczesne organizacje, aby być konkurencyjne, muszą mieć umiejętności przetworzenia olbrzymich danych. Jednym z najbardziej obiecujących kierunków w tym zakresie jest wykorzystanie analityki predykcyjnej, opierającej się na algorytmach i modelach uczenia maszynowego. Związanych z tym jest wciąż wiele wyzwań, m.in. pytanie o „wejście” do takich modeli, czy powinny to być wszystkie dane zgromadzone przez organizację czy może raczej wcześniej wybrane zmienne? Celem artykułu jest zbadanie skuteczności algorytmów opartych na drzewach klasyfikacyjnych ze względu na liczebność predyktorów.
To stay competitive contemporary organizations have to master in processing massive amount of data. Predictive analytics, that is analytics based on machine learning algorithms and models, is one of the most promising directions. But there are many issues involved. One of them is the input to such models: should it be all data gathered by organization or just the selected variables? The aim of the article is to check how the number of predictors influences accuracy of classification algorithms based on trees. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2015, 86; 507-517
1641-3466 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł