Wpływ zróżnicowania zbiorów atrybutów i procesu walidacji na efektywność klasyfikacji przedsiębiorstw przy wykorzystaniu sieci neuronowych - Stańczuk, Julita; Trojczak-Golonka, Patrycja (The Influence of Differing Sets of Attributes and the Process of Validation on the Effectiveness of Companies Classification Using Neural Networks, 2010)
Celem artykułu jest przedstawienie wybranego aspektu z paroletnich badań nad wielostanową klasyfikacją spółek notowanych na GPW w Warszawie. W artykule zaprezentowano analizę wrażliwości algorytmów klasyfikacji na dobór różnych kombinacji atrybutów opisowych oraz wpływ różnej struktury prób atrybutów uczących, testujących oraz walidacyjnych na efektywność klasyfikacji. Problem ten jest często pomijany w publikacjach naukowych, choć sam algorytm procedury badawczej może mieć wpływ na otrzymywane wyniki. W badaniach wykorzystano sztuczne sieci neuronowe. O oryginalności pracy decyduje również dobór samej próby badawczej (dane do badania pochodzą ze sprawozdań finansowych rzeczywistych 286 przedsiębiorstw polskich z lat 2006-2007)
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2010; Nr 107, s. 117-125