V real'nom mire suschestwuet mnozhestwo izbytochnyh i protiworechiwyh dannyh. Na proizwoditel'nost' algoritma klassifikacii pri dobyche dannyh sil'no wliqet zashumlennost' informacii (t. e. izbytochnost' i protiworechiwost'). Jeti parametry ne tol'ko uwelichiwaüt stoimost' processa dobychi, no i uhudshaüt äffektiwnost' klassifikatorow. Ih neobhodimo ustranit', chtoby powysit' äffektiwnost' i tochnost' klassifikatorow. Dobycha dannyh - äto process analiza dannyh, kotoryj wypolnqetsq dlq bol'shogo ob#ema dannyh. V dannoj rabote predlagaetsq metodologiq ocenki riskow i problem bezopasnosti awiacionnyh proisshestwij. V dannoj rabote rassmatriwaütsq razlichnye metody otbora priznakow, primenqemye k naboru dannyh bazy dannyh awiakompanii dlq ponimaniq i ochistki nabora dannyh. Dlq umen'sheniq kolichestwa ishodnyh atributow w dannom issledowanii ispol'zuütsq takie ocenschiki, kak KFS, KS, GR, Informacionnyj wyigrysh, Atribut OneR, Transformator PKA, Atribut Rel'efF i Atribut SU. Algoritmy klassifikacii, takie kak derewo reshenij (DT), Naiwnyj Bajes (NB), iskusstwennaq nejronnaq set' (INS), K-Nearest Neighbour (KNN) i mashiny opornyh wektorow (SVM), ispol'zuütsq dlq prognozirowaniq urownq preduprezhdeniq komponenta w kachestwe atributa klassa.
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