Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей
В работе решается задача структурно-параметрического синтеза модели логистической регрессии. Предложенный алгоритм осуществляет автоматическую оптимизацию параметров шагового алгоритма многомерной логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей. Оптимизация параметров осуществляется с п...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и вычислительная техника |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110304 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей / Е.А. Настенко, А.Л. Бойко, В.А. Павлов, К.И. Тепляков // Кибернетика и вычислительная техника. — 2015. — Вип. 182. — С. 85-93. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862646355302809600 |
|---|---|
| author | Настенко, Е.А. Бойко, А.Л. Павлов, В.А. Тепляков, К.И. |
| author_facet | Настенко, Е.А. Бойко, А.Л. Павлов, В.А. Тепляков, К.И. |
| citation_txt | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей / Е.А. Настенко, А.Л. Бойко, В.А. Павлов, К.И. Тепляков // Кибернетика и вычислительная техника. — 2015. — Вип. 182. — С. 85-93. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и вычислительная техника |
| description | В работе решается задача структурно-параметрического синтеза модели логистической регрессии. Предложенный алгоритм осуществляет автоматическую оптимизацию параметров шагового алгоритма многомерной логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей. Оптимизация параметров осуществляется с помощью предложенного внешнего критерия баланса, отражающего точность классификации на обучающей и проверочных выборках, с одной стороны, и требование к балансу качества распознавания в каждом классе, с другой. Рассмотрен пример моделирования классификатора функциональных состояний сердечнососудистой системы человека. Сравнение результатов моделирования стандартным и предложенным алгоритмами показало преимущество последнего на экзаменационной выборке данных.
У роботі вирішується завдання структурно-параметричного синтезу моделі логістичної регресії. Запропонований алгоритм здійснює автоматичну оптимізацію параметрів крокового алгоритму багатовимірної логістичної регресії на принципах самоорганізації моделей. Оптимізація параметрів здійснюється за допомогою запропонованого зовнішнього критерію балансу, який відображає точність класифікації на навчальній та перевірочних вибірках, з одного боку, та вимогу до балансу якості розпізнавання в кожному класі, з іншого. Розглянуто приклад моделювання класифікатора функціональних станів серцево-судинної системи людини. Порівняння результатів моделювання за стандартним та запропонованим алгоритмами показало перевагу останнього на екзаменаційній вибірці даних.
The purpose of this article is the improvment the quality of logistic regression classification models due to automatic optimization multivariate binary logistic regression algorithm parameters.
|
| first_indexed | 2025-12-01T11:25:05Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-110304 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0452-9910 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T11:25:05Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Настенко, Е.А. Бойко, А.Л. Павлов, В.А. Тепляков, К.И. 2017-01-03T10:39:37Z 2017-01-03T10:39:37Z 2015 Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей / Е.А. Настенко, А.Л. Бойко, В.А. Павлов, К.И. Тепляков // Кибернетика и вычислительная техника. — 2015. — Вип. 182. — С. 85-93. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 0452-9910 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110304 0.04:519.584:57.041 В работе решается задача структурно-параметрического синтеза модели логистической регрессии. Предложенный алгоритм осуществляет автоматическую оптимизацию параметров шагового алгоритма многомерной логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей. Оптимизация параметров осуществляется с помощью предложенного внешнего критерия баланса, отражающего точность классификации на обучающей и проверочных выборках, с одной стороны, и требование к балансу качества распознавания в каждом классе, с другой. Рассмотрен пример моделирования классификатора функциональных состояний сердечнососудистой системы человека. Сравнение результатов моделирования стандартным и предложенным алгоритмами показало преимущество последнего на экзаменационной выборке данных. У роботі вирішується завдання структурно-параметричного синтезу моделі логістичної регресії. Запропонований алгоритм здійснює автоматичну оптимізацію параметрів крокового алгоритму багатовимірної логістичної регресії на принципах самоорганізації моделей. Оптимізація параметрів здійснюється за допомогою запропонованого зовнішнього критерію балансу, який відображає точність класифікації на навчальній та перевірочних вибірках, з одного боку, та вимогу до балансу якості розпізнавання в кожному класі, з іншого. Розглянуто приклад моделювання класифікатора функціональних станів серцево-судинної системи людини. Порівняння результатів моделювання за стандартним та запропонованим алгоритмами показало перевагу останнього на екзаменаційній вибірці даних. The purpose of this article is the improvment the quality of logistic regression classification models due to automatic optimization multivariate binary logistic regression algorithm parameters. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України Кибернетика и вычислительная техника Медицинская и биологическая кибернетика Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей Синтез логістичної регресії на принципах самоорганізації моделей Synthesis of Logisitic Regression, Based on Self-Organisation Principles of Models Article published earlier |
| spellingShingle | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей Настенко, Е.А. Бойко, А.Л. Павлов, В.А. Тепляков, К.И. Медицинская и биологическая кибернетика |
| title | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| title_alt | Синтез логістичної регресії на принципах самоорганізації моделей Synthesis of Logisitic Regression, Based on Self-Organisation Principles of Models |
| title_full | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| title_fullStr | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| title_full_unstemmed | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| title_short | Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| title_sort | синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| topic | Медицинская и биологическая кибернетика |
| topic_facet | Медицинская и биологическая кибернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110304 |
| work_keys_str_mv | AT nastenkoea sintezlogističeskoiregressiinaprincipahsamoorganizaciimodelei AT boikoal sintezlogističeskoiregressiinaprincipahsamoorganizaciimodelei AT pavlovva sintezlogističeskoiregressiinaprincipahsamoorganizaciimodelei AT teplâkovki sintezlogističeskoiregressiinaprincipahsamoorganizaciimodelei AT nastenkoea sintezlogístičnoíregresíínaprincipahsamoorganízacíímodelei AT boikoal sintezlogístičnoíregresíínaprincipahsamoorganízacíímodelei AT pavlovva sintezlogístičnoíregresíínaprincipahsamoorganízacíímodelei AT teplâkovki sintezlogístičnoíregresíínaprincipahsamoorganízacíímodelei AT nastenkoea synthesisoflogisiticregressionbasedonselforganisationprinciplesofmodels AT boikoal synthesisoflogisiticregressionbasedonselforganisationprinciplesofmodels AT pavlovva synthesisoflogisiticregressionbasedonselforganisationprinciplesofmodels AT teplâkovki synthesisoflogisiticregressionbasedonselforganisationprinciplesofmodels |