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...
Saved in:
Date: | 2016 |
---|---|
Main Authors: | , , , |
Format: | Article |
Language: | Russian |
Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
Series: | Кибернетика и системный анализ |
Subjects: | |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Cite this: | 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 UkraineBe the first to leave a comment!