Srovnání správnosti klasifikace pomocí tradičních modelů a meta-modelů

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá empirickým porovnáváním tradičních modelů a meta-modelů v úlohách klasifikace. Na 20 datových souborech je statisticky porovnána přesnost 12 modelů programu RapidMiner. V druhé části je popsána vlastnoručně naprogramovaná aplikace v programovacím jazyce C#, která implementuje 6 modelů. Čtyři z nich jsou porovnány s modely ekvivalentními modely programu RapidMiner.
This thesis deals with empirical comparison of traditional and meta-learning models in classification tasks. Accuracy of 12 RapidMiner models was statistically compared on 20 data sets. Second part of this thesis consists of description of self-programed application in programing language C#, which implements 6 different models. Four of those are compared with equivalent models of program RapidMiner.
Description
Citation
ZAPLETAL, O. Srovnání správnosti klasifikace pomocí tradičních modelů a meta-modelů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Automatizační a měřicí technika
Comittee
prof. Ing. Rudolf Jalovecký, CSc. (předseda) doc. Ing. Zdeněk Bradáč, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Ludvík Bejček, CSc. (člen) Pplk. Ing. Radek Doskočil, Ph.D. (člen) Ing. Miloslav Richter, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2014-06-18
Defence
Student obhájil bakalářskou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO