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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и вычислительная техника |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110304 |
| 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: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-110304 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| 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_short |
Синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| 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_sort |
синтез логистической регрессии на принципах самоорганизации моделей |
| 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. |
| topic |
Медицинская и биологическая кибернетика |
| topic_facet |
Медицинская и биологическая кибернетика |
| publishDate |
2015 |
| language |
Russian |
| container_title |
Кибернетика и вычислительная техника |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Синтез логістичної регресії на принципах самоорганізації моделей Synthesis of Logisitic Regression, Based on Self-Organisation Principles of Models |
| 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.
|
| issn |
0452-9910 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/110304 |
| 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. |
| 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 |
| first_indexed |
2025-12-01T11:25:05Z |
| last_indexed |
2025-12-01T11:25:05Z |
| _version_ |
1850860115720142848 |