Object

Title: Podejście wielomodelowe w regresji danych symbolicznych interwałowych

Title in english:

Ensemble learning in regression model of symbolic interval data

Creator:

Pełka, Marcin

Description:

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.

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2014

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:28969

Language:

pol

Relation:

Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46)

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Group publication title:

Ekonometria = Econometrics

Format:

application/pdf

Similar

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information