Limitations on low variance k-fold cross validation in learning set of rules inducers

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86099091" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86099091 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7695174" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7695174</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/INCoS.2016.51" target="_blank" >10.1109/INCoS.2016.51</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Limitations on low variance k-fold cross validation in learning set of rules inducers
Popis výsledku v původním jazyce
One of the standard methods in a verification of predictive models is a cross validation. In this paper, we examined prediction stability of simple learning set of rules classifier under the k-fold cross validation. We described a class of rules that can pass the k-fold cross validation with zero or a very low variance in accuracy of prediction. The lossless prediction of correct/incorrect assignment distribution theorem, given by the so-called k-fold stable rules, is established, and its implications are discussed and applied in the experiments. (C) 2016 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Limitations on low variance k-fold cross validation in learning set of rules inducers
Popis výsledku anglicky
One of the standard methods in a verification of predictive models is a cross validation. In this paper, we examined prediction stability of simple learning set of rules classifier under the k-fold cross validation. We described a class of rules that can pass the k-fold cross validation with zero or a very low variance in accuracy of prediction. The lossless prediction of correct/incorrect assignment distribution theorem, given by the so-called k-fold stable rules, is established, and its implications are discussed and applied in the experiments. (C) 2016 IEEE.

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
8th International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS 2016) : proceedings papers
ISBN
978-1-5090-4123-7
ISSN
2470-9166
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
207-214
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Ostrava
Datum konání akce
7. 9. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
000386596100036

Podobné výsledky(10)