@misc{Kubus_Mariusz_Eliminacja_2018,
 author={Kubus, Mariusz},
 identifier={DOI: 10.15611/pn.2018.507.12},
 year={2018},
 rights={Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2018, Nr 507, s. 124-132},
 language={pol},
 abstract={Ważnym etapem budowy klasyfikatora jest dobór zmiennych. W metodzie k najbliższych sąsiadów, wrażliwej na zmienne nieistotne, etap ten jest niezbędny do uzyskania większej dokładności klasyfikacji. Metody doboru zmiennych, które także wykorzystują najbliższe sąsiedztwo, dokonują lokalnej oceny mocy dyskryminacyjnej zmiennych i zarazem reprezentują podejście wielowymiarowe. Część z nich wykorzystuje pojęcie marginesu (margin), definiując za jego pomocą funkcję celu i formułując zadanie ważenia zmiennych jako zadanie optymalizacji. W artykule porównano trzy algorytmy z tej grupy metod ze względu na zdolność identyfikacji zmiennych nieistotnych, dokładność klasyfikacji oraz czas pracy. Zweryfikowano też dwie własne propozycje modyfikacji. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi nieistotnymi, które reprezentowały różne rozkłady, niezależne od klas},
 title={Eliminacja zmiennych z wykorzystaniem marginesu},
 type={artykuł},
 keywords={dobór zmiennych, najbliższe sąsiedztwo, margines, feature selection, nearest neigbourhood, margin},
}