Podejście wielomodelowe w regresji danych symbolicznych interwałowych - Pełka, Marcin (Ensemble learning in regression model of symbolic interval data, 2014)
Podejście wielomodelowe, które polega na zastosowaniu wielu modeli (zamiast jednego), może z powodzeniem znaleźć zastosowanie w analizie danych klasycznych. Celem artykułu jest wskazanie przydatności zastosowania podejścia wielomodelowego z wykorzystaniem metody bagging w regresji danych symbolicznych interwałowych. W artykule zaprezentowano podstawowe pojęcia związane z analizą danych symbolicznych, adaptację metody największych kwadratów na potrzeby danych symbolicznych interwałowych oraz ideę metody bagging. W części empirycznej artykułu przedstawiono wyniki badań z zastosowaniem sztucznych oraz rzeczywistych zbiorów danych dla metody środków oraz metody środków i promieni. Przeprowadzone badania symulacyjne z zastosowaniem różnej liczby modeli bazowych wskazują, że podejście wielomodelowe z zastosowaniem metody bagging pozwala na poprawę dokładności otrzymanych wyników zarówno dla metody środków, jak i metody środków i promieni.
Ekonometria = Econometrics, 2014, Nr 4 (46), s. 211-220
Keywords: podejście wielomodelowe; regresja danych symbolicznych; dane interwałowe