Метод построения нечеткой регрессионной модели на основе LARS для выбора значимых признаков

• Veröffentlicht in: Кибернетика и системный анализ
• Datum: 2016
• Hauptverfasser: Ерохин, А.Л., Бабий, А.С., Нечипоренко, А.С., Турута, А.П.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
• Schlagworte: Программно-технические комплексы
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142009
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.

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...