Titlebook: Verbesserung von Klassifikationsverfahren; Informationsgehalt d Dominik Koch Book 2016 Springer Fachmedien Wiesbaden 2016 k-Nächste-Nachbar

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2625-3577 chbarn möglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nächste–Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikation

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Book 2016ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt..

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Datenstruktur und Notation,senzuordnung aller Beobachtungen des Lerndatensatzes werden als bekannt vorausgesetzt. Zusätzlich existiert ein Datensatz mit .. Beobachtungen, deren Klassenzugehöorigkeit unbekannt sind. Diese zu klassifizierenden Daten werden als Anwendungsdaten bezeichnet und zur besseren Unterscheidung von den L

CLEAR

Klassifikationsverfahren,en Nächsten Nachbarn basierende Ansätze. Im Anschluss daran wird zu Vergleichszwecken kurz auf die lineare sowie quadratische Diskriminanzanalyse eingegangen. Die logistische Regression markiert das erste Verfahren, welches sowohl als klassisches Klassifikationsverfahren (basierend auf Kovariablen),

一大块

,Simulierte Datensätze,liche Anforderungen an die Klassifikationsverfahren, denn sie unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Variablenwichtigkeit, der Anzahl an Störvariablen, der Form der Klassenregionen und folglich auch dem Überschneidungsgebiet beider Klassen.

irreducible

长处