|
Сибирский журнал индустриальной математики, 2014, том 17, номер 1, страницы 86–98
(Mi sjim822)
|
|
|
|
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)
Регрессионные модели в задаче классификации
В. М. Неделько Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 г. Новосибирск
Аннотация:
Проводится сравнительный анализ и исследуется эффективность различных методов классификации (распознавания образов), основанных на регрессионных моделях, в частности метод логистической регрессии и его модификации. Предлагается новый метод построения решающей функции, основанный на максимизации площади под кривой ошибок в классе решающих функций, линейных в пространстве переменных, получаемых специальным преобразованием. Эффективность метода проиллюстрирована решением прикладной задачи.
Ключевые слова:
регрессионный анализ, распознавание образов, машинное обучение, решающая функция, вероятность ошибочной классификации, логистическая регрессия, линейный дискриминант Фишера.
Статья поступила: 17.10.2013
Образец цитирования:
В. М. Неделько, “Регрессионные модели в задаче классификации”, Сиб. журн. индустр. матем., 17:1 (2014), 86–98
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/sjim822 https://www.mathnet.ru/rus/sjim/v17/i1/p86
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 741 | PDF полного текста: | 700 | Список литературы: | 57 | Первая страница: | 12 |
|