2025-02-23T11:04:03-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-179355%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T11:04:03-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-179355%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T11:04:03-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T11:04:03-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Використання методів машинного навчання для оцінки вартості житла
Мета роботи. Для оцінки вартості житла у місті Києві застосовано підхід, що базується на нечіткій логіці. Нечіткі методи дозволяють застосовувати лінгвістичний опис складних процесів, встановлювати нечіткі взаємозв'язки між поняттями, прогнозувати поведінку системи, створювати набір альтернатив...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Series: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/179355 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Мета роботи. Для оцінки вартості житла у місті Києві застосовано підхід, що базується на нечіткій логіці. Нечіткі методи дозволяють застосовувати лінгвістичний опис складних процесів, встановлювати нечіткі взаємозв'язки між поняттями, прогнозувати поведінку системи, створювати набір альтернативних дій, формально описувати нечіткі правила прийняття рішень. Результати. Виконана програмна реалізація моделі на мові програмування Python. Дані для моделювання взяті за період липень–жовтень 2020 року з єдиної бази звітів про оцінку майна. Вибірка містила 2133 записи, вона відфільтрована, поділена на навчальну та тестову у пропорції 85 : 15. Для оцінки якості роботи програми розраховано середню відносну похибку розробленої моделі. |
|---|