Počet záznamov: 1
Improving Decision Tree Accuracy with Bagging
Názov Improving Decision Tree Accuracy with Bagging Preklad názvu Zlepšenie presnosti rozhodovacieho stromu pomocou Bagging Autorské údaje Andrej Bednařík Autor Bednařík Andrej EUBFHIKMA - Katedra matematiky a aktuárstva FHI Zdrojový dokument Monografický zborník vedeckých prác : recenzovaný monografický zborník vedeckých prác, ktoré sú výstupom projektu VEGA 1/0431/22 : implementácia inovatívnych prístupov modelovania rizík v procese ich riadenia v interných modeloch poisťovní v kontexte s požiadavkami direktívy Solvency II. S. 6-14. - Bratislava : Vydavateľstvo EKONÓM, 2024 / Meluchová Jitka ; Belanová Katarína ; Ralbovský Andrej. ISBN 978-80-225-5175-5 Poznámky VEGA 1/0431/22 Druh dokumentu rozpis článkov zo zborníkov Jazyk dokumentu slovenčina Krajina vydania Slovenská republika Heslá modely * rozhodovanie * rozhodovanie manažérske * zlepšovateľstvo * stabilita finančná * učenie strojové Anotácia Bagging, skratka pre Bootstrap Aggregating, je súborová metóda, ktorá zlepšuje stabilitu a presnosť modelov strojového učenia znížením rozptylu. Zameranie na aplikovanie bagging pre rozhodovacie stromy, pričom sa skúmajú teoretické základy a praktické implementácie. Pojednávanie o výhodách bagging, ako je zníženie nadmerného vybavenia a zvýšenie schopnosti modelov zovšeobecňovať. Kategória EPC Vedecké práce v domácich recenzovaných vedeckých zborníkoch, monografiách Báza dát PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ Archív EPC E24 00456-006, kópia plného textu
Názov súboru Veľkosť Typ prístupu PDF zabezpečené 1.2 MB dostupné po prihlásení 
článok
Počet záznamov: 1