Построение обоснованных классификационных моделей при принятии решений и прогнозировании : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Построение обоснованных классификационных моделей при принятии решений и прогнозировании : научное издание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.37882/2223-2974.2020.09.14

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, производительность модели, классификация, понятность, обоснованность, прогнозирование, медицинская диагностика

Аннотация: Классификация является важной задачей интеллектуального анализа данных, где значение целевой переменной предсказывается, основываясь на значениях некоторых независимых переменных. Классификационные модели должны обеспечивать правильные прогнозы для новых экземпляров данных. Статья посвящена ключевым требованиям, предъявляемым к подобным моделям в любой области, где модель должна быть проверена, прежде чем она может быть реализована. Основными требованиями к классификационным моделям выступают понятность и обоснованность, что отображает соответствие модели существующим знаниям рассматриваемой предметной области. Обеспечение понятности и обоснованности классификационных моделей способствует их практическому применению в областях, где ранее такие модели считались слишком теоретическими и непонятными. Таким образом, модель классификации, которая является точной, понятной и эффективной, может быть определена как приемлемая для реализации. Classification is an important task of data mining, where the value of a discrete (dependent) variable is predicted based on the values of some independent variables. Classification models must provide correct predictions for new data instances. This article focuses on the key requirements for such models in any field where the model must be tested before it can be implemented. The main requirements for classification models are clarity and validity, which reflects the model's compliance with existing knowledge of the subject area under consideration. Providing clarity and validity of classification models contributes to their practical application in areas where previously such models were considered too theoretical and incomprehensible. So, a classification model that is accurate, understandable, and efficient is defined as acceptable for implementation.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 109-114

ISSN журнала: 22232974

Место издания: Москва

Издатель: ООО Научные технологии

Авторы

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.