Vergleich zwischen Genauigkeitsschätzungen und Induktionsalgorithmen in der Wirtschaftsinformatik
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Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit analysiert kritisch die Verwendung der Klassifikationsgenauigkeit, um Klassifikatoren mit natürlichen Datensätzen zu vergleichen, und bietet eine gründliche Untersuchung mit Hilfe der ROC-Analyse, standardmäßigen maschinellen Lernalgorithmen und Standard-Benchmark-Datensätzen. Die Ergebnisse werfen ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Verwendung von Genauigkeitsschätzungen für den Vergleich von Klassifikatoren auf und stellen die Schlussfolgerungen, die aus solc...
Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit analysiert kritisch die Verwendung der Klassifikationsgenauigkeit, um Klassifikatoren mit natürlichen Datensätzen zu vergleichen, und bietet eine gründliche Untersuchung mit Hilfe der ROC-Analyse, standardmäßigen maschinellen Lernalgorithmen und Standard-Benchmark-Datensätzen. Die Ergebnisse werfen ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Verwendung von Genauigkeitsschätzungen für den Vergleich von Klassifikatoren auf und stellen die Schlussfolgerungen, die aus solchen Studien gezogen werden können, in Frage. Im Verlauf der Untersuchung wird beschrieben, was im Allgemeinen als richtige Anwendung der ROC-Analyse für vergleichende Studien in der maschinellen Lernforschung gehalten werden kann. Es wird argumentiert, dass diese Methode sowohl für praktische Entscheidungen als auch für das Ziehen wissenschaftlicher Schlussfolgerungen vorzuziehen ist.
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