Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков
Предложен метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS. Рассмотрены особенности использования нечеткого регрессионного анализа в задачах медицинской диагностики. Данный метод позволяет сократить число параметров модели, влияющих на прогнозируемую степень обструкции носового дыхания...
Gespeichert in:
| Datum: | 2016 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Schriftenreihe: | Кибернетика и системный анализ |
| Schlagworte: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков / А.Л. Ерохин, А.С. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.П. Турута // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 4. — С. 167-173. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Предложен метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS. Рассмотрены особенности использования нечеткого регрессионного анализа в задачах медицинской диагностики. Данный метод позволяет сократить число параметров модели, влияющих на прогнозируемую степень обструкции носового дыхания и избежать «перетренированности» модели. |
|---|