Artikelnummer | 9786202757287 |
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Produkttyp | Buch |
Preis | 51,90 CHF |
Verfügbarkeit | Lieferbar |
Einband | Kartonierter Einband (Kt) |
Meldetext | Folgt in ca. 10 Arbeitstagen |
Autor | Wen, Bei |
Verlag | Verlag Unser Wissen |
Weight | 0,0 |
Erscheinungsjahr | 20210701 |
Seitenangabe | 108 |
Sprache | ger |
Anzahl der Bewertungen | 0 |
Modellauswahl unter Stichprobenunsicherheit unter Verwendung von Fuzzy-Zahlen Buchkatalog
Die Modellauswahl ist eine der grundlegenden Aufgaben der wissenschaftlichen Forschung. Die am weitesten verbreiteten Methoden wie die ROC-Analyse berücksichtigen die Stichprobenunsicherheit nicht. Um die Robustheit der Modellauswahl zu verbessern, entwickelte der Autor eine Modellauswahlmethode, die die Stichprobenunsicherheit berücksichtigen kann. Sie erfasste die Stichprobenunsicherheit mithilfe der Bootstrap-Technik und quantifizierte die Stichprobenunsicherheit durch Einführung von Fuzzy-Zahlen. In dem Buch wandte der Autor das Modellauswahlsystem in Bezug auf binäre Klassifikationen auf eine Vielzahl realer Datenbanken an. Unter den getesteten Datensätzen entspricht die Methode der traditionellen ROC-Analyse, während sie die Fuzzy-Darstellung von ROC-Kurven ermöglicht, auf deren Grundlage nicht nur die Vorhersagegenauigkeit, sondern auch der Grad der Stichprobenunsicherheit berücksichtigt werden kann. Darüber hinaus entwickelte der Autor ein Computer-Tool, das das System implementiert und die mühsamen Verfahren bei der Modellauswahl vereinfacht.
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