Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков / Ерохин А. Л., Бабий А. С., Нечипоренко А. С., Турута А. П. (2016)
інтернет-адреса сторінки: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001294515
Кібернетика та системний аналіз   А - 2019 /  Випуск (2016, Т. 52, № 4)
Ерохин А. Л., Бабий А. С., Нечипоренко А. С., Турута А. П.
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 и избежать "перетренированности" модели.
Бібліографічний опис:
Ерохин А. Л., Бабий А. С., Нечипоренко А. С., Турута А. П. Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков. Кібернетика та системний аналіз. 2016. Т. 52, № 4. С. 167-173. URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001294515 |  Cybernetics and Systems Analysis / Issue (2016, 52 (4))
Erokhin A. L., Babij A. S., Nechiporenko A. S., Turuta A. P.
The method to construct fuzzy regression model based on LARS for selection of significant features
Cite:
Erokhin, A. L., Babij, A. S., Nechiporenko, A. S., Turuta, A. P. (2016). The method to construct fuzzy regression model based on LARS for selection of significant features. Cybernetics and Systems Analysis, 52 (4), 167-173. http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001294515 [In Russian]. | |
|
|
PDF