Digital repository of Slovenian research organisations

Search the repository
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Query: search in
search in
search in
search in

Options:
  Reset


Query: "keywords" (primerjava metod) .

1 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Uporaba metod strojnega učenja za preučevanje odnosov med značilnostmi branik in okoljem
Jernej Jevšenak, Sašo Džeroski, Tom Levanič, 2017, original scientific article

Abstract: Različne študije so pokazale, da lahko z nelinearnimi metodami bolje opišemo (modeliramo) odnos med branikami in okoljem. V naši študiji smo primerjali (multiplo) linearno regresijo (MLR) in štiri nelinearne metode strojnega učenja: modelna drevesa (MT), ansambel bagging modelnih dreves (BMT), umetne nevronske mreže (ANN) in metodo naključnih gozdov (RF). Za primerjavo teh metod modeliranja smo uporabili štiri množice podatkov. Natančnost naučenih modelov smo ocenili z metodo 10-kratnega prečnega preverjanja (ang. 10-fold cross-validation) na naši množici in preverjanjem na dodatni testni množici. Na vseh množicah smo dobili boljše statistične kazalce za nelinearne metode s področja strojnega učenja, s katerimi lahko pojasnimo večji delež variance oz. dobimo manjšo napako. Nobena metoda se ni pokazala kot najboljša v vseh primerih, zato je smiselno predhodno primerjati več različnih metod in nato uporabiti najprimernejšo, npr. za rekonstrukcijo klime.
Keywords: strojno učenje, primerjava metod, dendroklimatologija, umetne nevronske mreže, modelna drevesa, ansambel modelnih dreves, naključni gozdovi, linearna regresija
Published in DiRROS: 21.02.2018; Views: 5233; Downloads: 3270
.pdf Full text (1,18 MB)
This document has many files! More...

Search done in 0.05 sec.
Back to top