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:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.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| _version_ | 1862706815348768768 |
|---|---|
| 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. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:01:38Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-142009 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:01:38Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ерохин, А.Л. Бабий, А.С. Нечипоренко, А.С. Турута, А.П. 2018-09-19T19:36:33Z 2018-09-19T19:36:33Z 2016 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142009 004.942:616-073.175 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. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Программно-технические комплексы Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков Метод побудови нечіткої регресійної моделі на основі LARS для вибору значимих ознак The method to construct fuzzy regression model based on LARS for selection of significant features Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков |
| title_alt | Метод побудови нечіткої регресійної моделі на основі LARS для вибору значимих ознак The method to construct fuzzy regression model based on LARS for selection of significant features |
| 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_short | 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 |
| topic | Программно-технические комплексы |
| topic_facet | Программно-технические комплексы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142009 |
| work_keys_str_mv | AT erohinal metodpostroeniânečetkoiregressionnoimodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT babiias metodpostroeniânečetkoiregressionnoimodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT nečiporenkoas metodpostroeniânečetkoiregressionnoimodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT turutaap metodpostroeniânečetkoiregressionnoimodelinaosnovelarsdlâvyboraznačimyhpriznakov AT erohinal metodpobudovinečítkoíregresíinoímodelínaosnovílarsdlâviboruznačimihoznak AT babiias metodpobudovinečítkoíregresíinoímodelínaosnovílarsdlâviboruznačimihoznak AT nečiporenkoas metodpobudovinečítkoíregresíinoímodelínaosnovílarsdlâviboruznačimihoznak AT turutaap metodpobudovinečítkoíregresíinoímodelínaosnovílarsdlâviboruznačimihoznak AT erohinal themethodtoconstructfuzzyregressionmodelbasedonlarsforselectionofsignificantfeatures AT babiias themethodtoconstructfuzzyregressionmodelbasedonlarsforselectionofsignificantfeatures AT nečiporenkoas themethodtoconstructfuzzyregressionmodelbasedonlarsforselectionofsignificantfeatures AT turutaap themethodtoconstructfuzzyregressionmodelbasedonlarsforselectionofsignificantfeatures |