TY - GEN N1 - Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 349-357 N2 - Główny cel artykułu to porównanie wielkości błędów klasyfikacji modeli dyskryminacyjnych zbudowanych dla zbiorów danych przed dyskretyzacją i po dyskretyzacji. Jako metodę dyskryminacji zastosowano naiwny klasyfikator bayesowski. Modele budowano dla zbiorów danych zarówno przed dyskretyzacją, jak i po dyskretyzacji. Dyskretyzacji dokonano z wykorzystaniem metod bezkontekstowych (dyskretyzacja na równe przedziały i przedziały o równych liczebnościach) i kontekstowych (metoda ChiMerge i minimalizacji entropii). Obliczenia wykonano na podstawie autorskich procedur i funkcji zawartych w pakietach dprep, e1071, grDevices, infotheo oraz car programu R. L1 - http://www.dbc.wroc.pl/Content/118694/Gliwa_Wplyw_metody_dyskretyzacji_na_jakosc.pdf M3 - artykuł L2 - http://www.dbc.wroc.pl/Content/118694 PY - 2011 KW - dyskretyzacja zmiennej ciągłej KW - naiwny klasyfikator bayesowski C1 - Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright) A1 - Gliwa, Małgorzata PB - Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu C6 - Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku LA - pol CY - Wrocław T1 - Wpływ metody dyskretyzacji na jakość klasyfikacji UR - http://www.dbc.wroc.pl/dlibra/publication/edition/118694 T2 - The Influence Of Discretization Metod On Classification Quality ER -