Tytuł:

O zastosowaniu metody wiązania modeli do poprawy dokładności klasyfikacji pacjentów z pojedynczym cieniem okrągłym płuca

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

On the Use of Bundling to Improve Accuracy of Classification of Patients with Solitary Pulmonary Nodules

Autor:

Szlachcińska, Aleksandra ; Witaszczyk, Anna ; Misztal, Małgorzata

Temat i słowa kluczowe:

drzewa klasyfikacyjne ; modele zagregowane ; bagging ; bundling ; diagnostyka medyczna

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 176-183

Abstrakt:

Metoda wiązania modeli (bundling) została zaproponowana przez Hothorna jako modyfikacja metody bagging. Polega ona na wykorzystaniu dodatkowych modeli, innych klas niż drzewa klasyfikacyjne, budowanych na podstawie zbioru OOB (out-of-bag), zawierającego obserwacje spoza aktualnej próby bootstrapowej. Na podstawie tych modeli dokonuje się predykcji dla obserwacji w próbie bootstrapowej, a następnie wyniki predykcji traktuje się jako dodatkowe zmienne objaśniające przy budowie drzewa klasyfikacyjnego. W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania metody wiązania modeli do poprawy dokładności klasyfikacji pacjentów z pojedynczym cieniem okrągłym płuca.

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2011

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176 ; Taksonomia 18 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu