Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы Підбір моделі

Підбір моделі
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

Підбір моделі

Механізмів побудови моделей – велика кількість. Кожний з них має свої обмеження і вирішує певний клас задач, тому на практиці, частіше всього, добитися успіху можливо, комбінуючи методи аналізу.
Особливу увагу слід надати попередній обробці даних. Така необхідність виникає незалежно від того, які технології і алгоритми використовуються. Очевидно, що початкові («сирі») дані частіше всього потребують очищення. При використовуванні ж інструментів Data Mining, в основі яких лежать самонавчальні алгоритми, такі як нейроні мережі, дерева рішень і інші, добра якість даних є ключовою вимогою.
Термін «попередня обробка» можна трактувати ширше, а саме як процес попереднього експрес аналізу даних.
В попередній обробці можна умовно виділити декілька видів. В першу групу можна умовно віднести відновлення пропущених даних, редагування аномальних значень, віднімання шуму, згладжування. Для цих цілей використовуються такі алгоритми, як кореляційний, факторний, регресійний аналіз. В іншій групі здійснюється пониження розмірності вхідних даних і усунення незначущих чинників. Використовуються алгоритми робастної фільтрації, спектрального і „вейвлет” аналізу, послідовної рекурентной фільтрації, статистичного аналізу. На практиці попередня обробка початкових даних може здійснюватися в довільній послідовності з довільними параметрами на кожному кроці будь-яке число разів, тобто сценарій попередньої обробки може бути досить складним.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить