Obiekt

Tytuł: Podejście wielomodelowe w regresji danych symbolicznych interwałowych

Tytuł odmienny:

Ensemble learning in regression model of symbolic interval data

Autor:

Pełka, Marcin

Opis:

Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46), s. 211-220

Abstrakt:

Podejście wielomodelowe, które polega na zastosowaniu wielu modeli (zamiast jednego), może z powodzeniem znaleźć zastosowanie w analizie danych klasycznych. Celem artykułu jest wskazanie przydatności zastosowania podejścia wielomodelowego z wykorzystaniem metody bagging w regresji danych symbolicznych interwałowych. W artykule zaprezentowano podstawowe pojęcia związane z analizą danych symbolicznych, adaptację metody największych kwadratów na potrzeby danych symbolicznych interwałowych oraz ideę metody bagging. W części empirycznej artykułu przedstawiono wyniki badań z zastosowaniem sztucznych oraz rzeczywistych zbiorów danych dla metody środków oraz metody środków i promieni. Przeprowadzone badania symulacyjne z zastosowaniem różnej liczby modeli bazowych wskazują, że podejście wielomodelowe z zastosowaniem metody bagging pozwala na poprawę dokładności otrzymanych wyników zarówno dla metody środków, jak i metody środków i promieni.

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2014

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ekt.2014.4.18 ; oai:dbc.wroc.pl:28969

Język:

pol

Powiązania:

Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46)

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Format:

application/pdf

Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji