Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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