Оценки надежности работы классификаторов на основании функции неподобия

• Опубліковано в: : Кибернетика и системный анализ
• Дата: 2012
• Автори: Русын, Б.П., Таянов, В.А., Луцык, А.А.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
• Теми: Системный анализ
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84132
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Оценки надежности работы классификаторов на основании функции неподобия / Б.П. Русын, В.А. Таянов, А.А. Луцык // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 4. — С. 132-141. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Запропоновано підходи до обчислення верхніх оцінок вірогідності розпізнавання, що сприяють їх використанню для більш широкого класу моделей. Одна з оцінок стосується визначення стійкості покриття об’єктів класифікуючими алгоритмами на підставі розподілу відстаней між об’єктами, а інша — змінного контролю з виключенням по одному, що дає можливість значно простіше і швидше будувати оцінки. The approaches to calculating the upper-bound estimates of the recognition probability are proposed. This allows using them for a more general class of models. One of the estimates determines the stability of the object coverage by classification algorithms based on the distribution of the distances between objects. The second estimate is concerned with leave-one-out cross-validation. This makes the estimation much faster and easier.