Our publications

Odporność regresyjnych metod klasyfikacji binarnej na odstępstwa od podstawowych założeń

Author
OLGIERD HRYNIEWICZ, JANUSZ KARPIŃSKI
Keywords
klasyfikatory binarne, regresja liniowa, regresja kwadratowej powierzchni
odpowiedzi, kopuły
Abstract

W pracy przedstawiono analizęprzydatności prostych klasyfikatorów binarnych, wykorzystujących równania regresji liniowej oraz regresji kwadratowej powierzchni odpowiedzi do realizacji zadań klasyfikacji, w przypadku złożonych i nieliniowych związków pomiędzy binarną zmienną klasyfikującą i zmiennymi objaśniającymi opi- sanymi rozkładami różnymi od rozkładu normalnego. W analizie uwzględniono również przypadki, gdy zbiory uczące, na podstawie których konstruowano klasyfika- tory, istotnie różnią się od zbiorów testujących (lub danych spotykanych w zastosowaniach). Przeprowadzony eksperyment symulacyjny sugeruje, że w przy- padku tego samego modelu opisującego zbiory uczące i zbiory testujące zastosowanie klasyfikatora opartego na regresji kwadratowej powierzchni odpowiedzi daje lepsze rezultaty niż w przypadku zastosowania prostej regresji liniowej. Z kolei, klasyfikatory oparte na prostej binarnej regresjiliniowejj są bardziej odporne na zmianę modelu danych testujących.

Pobierz artykuł
PDF