Tytuł:

Porównanie metod doboru zmiennych do zagregowanych modeli dyskryminacyjnych

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

The Comparison Selection Methods of Variables into Aggregated Discriminant Models

Autor:

Dudek, Andrzej ; Kurzydłowski, Adam

Opis:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (14); 2007; nr 1169, s. 202-209

Abstrakt:

In discriminant analysis studies, models using single classification trees are often replaced by models aggregating partial models into one multiple model. Between selection methods of objects into aggregated models boosting, bagging, adaptive bagging, arcing, windowing are most commonly used. The most effective method of selection of variables into aggregated models is Correlation-based Feature Selection (CFS) developed by Hall. Gatnar proposed Correlation-based Feature Selection based on Hellwig Heuristic (CFSH) method and empirically showed that CFSH gives smaller classification errors that CFS. In this paper comparison between CFS, CFSH and modification of CFSH method based on optimization through genetic algorithms is presented.

Data wydania:

2007

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu; 2007; nr 1169 ; Taksonomia 14

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Projekt dofinansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki w ramach Programu Społeczna odpowiedzialność nauki II. Tytuł projektu: Nauka dla Społeczeństwa: Prace Naukowe AEW w otwartym dostępie (2005-2008)