dc.contributor.author |
Повхан, І. Ф.
|
|
dc.date.accessioned |
2021-05-04T09:35:14Z |
|
dc.date.available |
2021-05-04T09:35:14Z |
|
dc.date.issued |
2020 |
|
dc.identifier.uri |
http://ir.stu.cn.ua/123456789/22057 |
|
dc.description |
Повхан І. Особливості програмних рішень моделей логічних дерев класифікації на основі селекції наборів елементарних ознак / І. Повхан // Технічні науки та технології. - 2020. - № 4(22). - С. 72-90. |
en_US |
dc.description.abstract |
Пропонується загальна програмна схема побудови структур логічних дерев кла-
сифікації, яка для заданої початкової навчальної вибірки будує деревоподібну структуру (модель класифікації), яка
складається з набору елементарних ознак оцінених на кожному кроці побудови моделі за даною вибіркою. Запропо-
новано метод та готова програмна система побудови логічних дерев, основна ідея якого полягає в апроксимації на-
чальної вибірки довільного об‘єму набором елементарних ознак. Цей метод при формуванні поточної вершини логіч-
ного дерева (вузла) забезпечує виділення найбільш інформативних (якісних) елементарних ознак із початкового
набору. Такий підхід при побудові результуючого дерева класифікації дозволяє значно скоротити розмір та склад-
ність дерева (загальну кількість гілок та ярусів структури) підвищити якість його наступного аналізу |
en_US |
dc.language.iso |
uk |
en_US |
dc.publisher |
НУ «Чернігівська політехніка» |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
Технічні науки та технології;№ 4(22) |
|
dc.title |
Особливості програмних реалізації моделей логічних дерев класифікації на основі селекції наборів елементарних ознак |
en_US |
dc.title.alternative |
Features of software implementation of models of logical classification trees based on selection of sets of elementary features |
en_US |
dc.type |
Article |
en_US |
dc.description.abstractalt1 |
We propose a general program scheme for constructing structures of logical classification
trees, which for a given initial training sample builds a tree structure (classification model), which consists of a set of
elementary features evaluated at each step of building the model for this sample. A method and ready-made software system
build logic trees the main idea is to approximate the initial random sampling of the volume set of elementary features. This
method provides the selection of the most informative (qualitative) elementary features from the source set when forming the
current vertex of the logical tree (node). This approach allows to significantly reduce the size and complexity of the tree (the
total number of branches and tiers of the structure) and improve the quality of its subsequent analysis. |
en_US |