RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Сибирский журнал индустриальной математики // Архив

Сиб. журн. индустр. матем., 2014, том 17, номер 1, страницы 86–98 (Mi sjim822)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

Регрессионные модели в задаче классификации

В. М. Неделько

Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 г. Новосибирск

Аннотация: Проводится сравнительный анализ и исследуется эффективность различных методов классификации (распознавания образов), основанных на регрессионных моделях, в частности метод логистической регрессии и его модификации. Предлагается новый метод построения решающей функции, основанный на максимизации площади под кривой ошибок в классе решающих функций, линейных в пространстве переменных, получаемых специальным преобразованием. Эффективность метода проиллюстрирована решением прикладной задачи.

Ключевые слова: регрессионный анализ, распознавание образов, машинное обучение, решающая функция, вероятность ошибочной классификации, логистическая регрессия, линейный дискриминант Фишера.

УДК: 519.246

Статья поступила: 17.10.2013



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024