Тестирование алгоритмов машинного обучения для задач классификации и регрессии порядкового признака

Тестирование алгоритмов машинного обучения для задач классификации и регрессии порядкового признака

Bibliographic Details
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2022 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2022
Т. 3 : Математика.— 2022.— [С. 108-110]
Main Author: Редько Д. А.
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Other Authors: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (727)
Summary:Заглавие с экрана
Optimal features selection for predictions play a key role in machine learning. In this paper, the main machine learning algorithms are analyzed on binary and ordinal classification and regression tasks. The Wine Quality DataSet has been used for numerical experiments.
Published: 2022
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
тестирование
алгоритмы
машинное обучение
классификации
регрессия
порядковые шкалы
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72978
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634721
Description
Summary:Заглавие с экрана
Optimal features selection for predictions play a key role in machine learning. In this paper, the main machine learning algorithms are analyzed on binary and ordinal classification and regression tasks. The Wine Quality DataSet has been used for numerical experiments.

Similar Items