Accuracy Estimation and Comparison of Predictive Algorithms
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F00%3A5538" target="_blank" >RIV/62690094:18450/00:5538 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Accuracy Estimation and Comparison of Predictive Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
Methods of the knowledge dicovery in databases allow assess information that is hidden in data. Results of data mining, the process of automating information discovery, can be used for predictive decisions. Component parts of predictive data mining are classification algorithms. Building the powerful model is impossible without comparing different algorithms. The use of classification accuracy as the only measure can be missleading in some circumstances. The results of ROC analysis and ROCCH are presented here for detection the dominating model (under different cost and clas distributions). The ROCCH is able to detect models that cannot be dominating under any circumstances. Logistic regression, discriminant analysis, and classification and regressiontress models are compared. Cross validation technique is used. Method ROCCH allowed to specify models that are superior for particular cost and class distribution.
Název v anglickém jazyce
Accuracy Estimation and Comparison of Predictive Algorithms
Popis výsledku anglicky
Methods of the knowledge dicovery in databases allow assess information that is hidden in data. Results of data mining, the process of automating information discovery, can be used for predictive decisions. Component parts of predictive data mining are classification algorithms. Building the powerful model is impossible without comparing different algorithms. The use of classification accuracy as the only measure can be missleading in some circumstances. The results of ROC analysis and ROCCH are presented here for detection the dominating model (under different cost and clas distributions). The ROCCH is able to detect models that cannot be dominating under any circumstances. Logistic regression, discriminant analysis, and classification and regressiontress models are compared. Cross validation technique is used. Method ROCCH allowed to specify models that are superior for particular cost and class distribution.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2000
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proc. of the 18th Int. Conf. on Math. Methods in Economics
ISBN
80-245-0057-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Czech Society for Operations Research
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
—
Datum konání akce
—
Typ akce podle státní příslušnosti
—
Kód UT WoS článku
—