Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков
Предложен метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS. Рассмотрены особенности использования нечеткого регрессионного анализа в задачах медицинской диагностики. Данный метод позволяет сократить число параметров модели, влияющих на прогнозируемую степень обструкции носового дыхания...
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/142009 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков / А.Л. Ерохин, А.С. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.П. Турута // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 4. — С. 167-173. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-142009 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1420092018-09-20T01:22:56Z Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков Ерохин, А.Л. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.С. Турута, А.П. Программно-технические комплексы Предложен метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS. Рассмотрены особенности использования нечеткого регрессионного анализа в задачах медицинской диагностики. Данный метод позволяет сократить число параметров модели, влияющих на прогнозируемую степень обструкции носового дыхания и избежать «перетренированности» модели. Запропоновано метод побудови нечіткої регресійної моделі на основі LARS. Розглянуто особливості використання нечіткого регресійного аналізу у задачах медичної діагностики. Цей метод дозволяє скоротити число параметрів моделі, які впливають на прогнозований ступінь обструкції носового дихання, а також уникнути «перетренованості» моделі. The paper proposes a method to construct a fuzzy regression model based on the LARS. The features of the use of fuzzy regression analysis for medical diagnosis are considered. The proposed method can reduce the number of model parameters affecting the projected degree of obstruction of nasal breathing and allows one to avoid “overtraining” of the model. 2016 Article Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков / А.Л. Ерохин, А.С. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.П. Турута // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 4. — С. 167-173. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. 0023-1274 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/142009 004.942:616-073.175 ru Кибернетика и системный анализ Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Программно-технические комплексы Программно-технические комплексы |
| spellingShingle |
Программно-технические комплексы Программно-технические комплексы Ерохин, А.Л. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.С. Турута, А.П. Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков Кибернетика и системный анализ |
| description |
Предложен метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS. Рассмотрены особенности использования нечеткого регрессионного анализа в задачах медицинской диагностики. Данный метод позволяет сократить число параметров модели, влияющих на прогнозируемую степень обструкции носового дыхания и избежать «перетренированности» модели. |
| format |
Article |
| author |
Ерохин, А.Л. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.С. Турута, А.П. |
| author_facet |
Ерохин, А.Л. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.С. Турута, А.П. |
| author_sort |
Ерохин, А.Л. |
| title |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_short |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_full |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_fullStr |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_full_unstemmed |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_sort |
метод построения нечеткой регрессионной модели на основе lars для выбора значимых признаков |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2016 |
| topic_facet |
Программно-технические комплексы |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/142009 |
| citation_txt |
Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков / А.Л. Ерохин, А.С. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.П. Турута // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 4. — С. 167-173. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
| series |
Кибернетика и системный анализ |
| work_keys_str_mv |
AT erohinal metodpostroeniânečetkojregressionnojmodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT babijas metodpostroeniânečetkojregressionnojmodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT nečiporenkoas metodpostroeniânečetkojregressionnojmodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT turutaap metodpostroeniânečetkojregressionnojmodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov |
| first_indexed |
2023-10-18T21:26:10Z |
| last_indexed |
2023-10-18T21:26:10Z |
| _version_ |
1796152803709681664 |