Search for: [Abstrakt = "Modele zagregowanych drzew klasyfikacyjnych zyskały uznanie ze względu na poprawę stabilności i często redukcję obciążenia. Adaptacja tego podejścia do metody k najbliższych sąsiadów \(kNN\) napotyka jednak na pewne trudności\: względnie duża stabilność tych klasyfikatorów oraz wzrost błędu klasyfikacji, gdy w zbiorze uczącym są zmienne bez mocy dyskryminacyjnej. W artykule proponuje się agregowany klasyfikator kNN z selekcją zmiennych. Jego dokładność klasyfikacji zweryfikowana jest na zbiorach rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi nieistotnymi"]

Number of results: 1