Support Vector Regression: A Tool for Accurate and Robust Predictions
Author info
Andrej Bednařík
Author
Bednařík Andrej EUBFHIKMA - Katedra matematiky a aktuárstva FHI
Source document
Ekonomika a informatika : vedecký časopis FHI EU v Bratislave a SSHI. Roč. 22, č. 1 (2024), s. 4-17. - Bratislava : Ekonomická univerzita v Bratislave, 2024. ISSN 1339-987X
Tento príspevok je zameraný na Support Vector Regression (SVR), pokročilú metodológiu strojového učenia pre riešenie regresných problémov v rôznych aplikáciách. SVR vychádza z algoritmov Support Vector Machine, využíva podporné vektory na modelovanie prediktívnych funkcií, ktoré minimalizujú chyby predikcie v rámci preddefinovaného prahu. Tento robustný mechanizmus umožňuje vysokú presnosť aj pri komplexných a šumivých dátových súboroch. Príspevok rieši princípy, metódy a aplikácie SVR, pričom zdôrazňuje prispôsobivosť na nelineárne problémy prostredníctvom kernelových metód a využitie.
Public work category
Scientific titles in home not carented magazines and other year-books