Opis

• Tytuł:
  Feature Selection and Multiple Model Approach in Discriminant Analysis
• Twórca:
  Gatnar, Eugeniusz
• Współtwórca:
  Katowice University of Economics, Institute of Statistics
• Opis:
  Significant improvement of model stability and prediction accuracy in classification and regression can be obtained by using the multiple model approach. In classification multiple models are built on the basis of training subsets (selected from the training set) and combined into an ensemble or a committee. Then the component models (classification trees) determine the predicted class by voting. In this paper some problems of feature selection for ensembles will be discussed. We propose a new correlation-based feature selection method combined with the wrapper approach.;
  Zadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.
• Dostępność obiektu:
  Dostęp otwarty
• Prawa:
  © Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2007
• Data:
  2016.02.01;
  2007
• Typ:
  Article
• Język:
  angielski
• Format:
  application/pdf
• Wydawca:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relacja:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;206
• Temat i słowa kluczowe:
  tree-based models;
  aggregation;
  feature selection;
  random subspaces
• Identyfikator:
  0208-6018;
  http://hdl.handle.net/11089/16836
• Dostawca danych:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  poproś o pozwolenie
• Rodzaj zawartości:
  obrazy