Analiza jakości klasyfikacji obiektów z niekompletnymi danymi z wykorzystaniem sieci neuronowych - Stańczuk, Julita; Trojczak-Golonka, Patrycja (Analysis of the Quality of Economic Object Classification with Incomplete Data Using Neural Networks, 2011)
Celem artykułu jest przedstawienie znaczenia informacji opisowej dla klasyfikacji przedsiębiorstw notowanych na GPW w Warszawie, a dokładniej możliwości wystąpienia braków, danych zaszumionych czy celowej redukcji liczby zmiennych. Istotne jest to, w jaki sposób pogorszenie tej jakości wpływa na efektywność klasyfikacji, a więc przede wszystkim na liczbę przedsiębiorstw poprawnie zaklasyfikowanych do poszczególnych grup (z wykorzystaniem ratingu). Próbę badawczą tworzą przedsiębiorstwa notowane na GPW, dane natomiast pochodzą z ich sprawozdań finansowych. W badaniu wykorzystano sieci neuronowe umożliwiające m.in. klasyfikację obiektów. Posłużono się wcześniejszymi badaniami do porównania otrzymanych wyników.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 298-305
Keywords: klasyfikacja; sieci neuronowe; braki danych; szum