Показати скорочений опис матеріалу
Юрченко І.В., Гуцуляк І.В. Метод перехресної перевірки у машинному навчанні // Proceedings of the ХХIX International Scientific and Practical Conference "Trends in science and practice of today" (Stockholm, Sweden, July 26-29, 2022).– Pp. 255–258.
| dc.contributor.author | Юрченко, Ігор Валерійович | |
| dc.contributor.author | Гуцуляк, Іван Васильович | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-29T05:59:06Z | |
| dc.date.available | 2022-07-29T05:59:06Z | |
| dc.date.issued | 2022-07-26 | |
| dc.identifier.isbn | 979-8-88722-624-8 | |
| dc.identifier.uri | https://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4615 | |
| dc.description | тези доповіді | uk_UA |
| dc.description.abstract | Задача полягає у дослідженні стандартного набору даних бінарної (0 або 1) класифікації з репозиторію машинного навчання (Pima Indians Diabetes Dataset), який ілюструє початок захворювання діабетом у індіанців південноамериканського племені Піма [5]. Дані мають вісім вхідних показників: Pregnancies (перенесена вагітність), Glucose (рівень глюкози), BloodPressure (кров’яний тиск), SkinThickness (товщина шкіри), Insulin (рівень інсуліну), Body Mass Index (індекс маси тіла), Diabetes Pedigree (генеалогія діабету у родичів), Age (вік). Результуючий прогнозний показник – Outcome (0 або 1 – відсутність або наявність діабету). Процедура 10-кратної перехресної перевірки використовується для оцінки кожного з оцінюваних алгоритмів (суміш гауссових розподілів, логістична регресія, гауссовий наївний байєс, бернуллів наївний байєс, мультиноміальний наївний байєс), сконфігурованого з одним і тим самим випадковим початковим числом, щоб гарантувати, що виконуються однакові розбиття для навчальних даних і що кожний алгоритм оцінюється точно так само [2,4]. | uk_UA |
| dc.description.sponsorship | кафедра математичного моделювання Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича | uk_UA |
| dc.language.iso | other | uk_UA |
| dc.publisher | Proceedings of the ХХIX International Scientific and Practical Conference "Trends in science and practice of today" (Stockholm, Sweden, July 26-29, 2022) | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання, суміш гауссових розподілів, логістична регресія, гауссовий наївний байєс, бернуллів наївний байєс, мультиноміальний наївний байєс | uk_UA |
| dc.title | Юрченко І.В., Гуцуляк І.В. Метод перехресної перевірки у машинному навчанні // Proceedings of the ХХIX International Scientific and Practical Conference "Trends in science and practice of today" (Stockholm, Sweden, July 26-29, 2022).– Pp. 255–258. | uk_UA |
| dc.type | Book chapter | uk_UA |
Долучені файли
Даний матеріал зустрічається у наступних фондах
-
Наукові праці
Наукові публікації співробітників факультету