УЧЕТ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПУТЕМ НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Перевод названия: ACCOUNTING THE FEATURES OF PRACTICAL TASKS BY SETTING PARAMETERS OF THE METHOD OF LOGICAL ANALYSIS OF DATA

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Ключевые слова: правило, классификатор, настройка, параметр, кросс-проверка, pattern, classifier, setting, parameter, cross-validation

Аннотация: Ключевым требованием к современным методам анализа данных является возможность учета особенностей практических задач. При реализации такого преимущества происходит настройка параметров метода на конкретную задачу. Чем больше параметров метода нуждается в настройке, тем больше возможное число его реализаций. Однако в таком случае становится сложнее настроить такой метод под конкретную задачу. Также следует отметить, что корректная настройка параметров метода позволяет найти компромисс между критериями, которые устанавливает заказчик к результатам работы метода. В работе рассматривается метод логического анализа данных, который позволяет производить настройку под конкретную задачу на этапах построения опорного множества признаков, формирования правил, построения классификатора. В качестве примера осуществляется настройка параметров метода при решении задачи управления приземлением космического корабля. Специфическими особенностями данной задачи являются пропущенные значения признаков и малое число наблюдений в выборке, что, бесспорно, осложняет процесс принятия решения о принадлежности к определенному классу. Также следует указать, что в качестве способа тестирования применяется кросс-проверка, а не процентное разделение. Выбор способа тестирования продиктован малым числом наблюдений в выборке.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные наукоемкие технологии

Выпуск журнала: 3-2

Номера страниц: 207-211

ISSN журнала: 18127320

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

  • Кузьмич Р.И. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.