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Improving Classification Accuracy of Ensemble Learning for Symbolic Data Trough Neural Networks’ Feature Extraction

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Marcin Pełka
Erschienen in
Classification and Data Analysis
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Einer der Ansätze, der die Genauigkeit des Modells verbessern kann, ist die Auswahl von Variablen und der zweite die Transformation von Variablen. Der Aufsatz stellt ein Verfahren vor, das diese beiden Ansätze kombiniert - die Extraktion von Variablen aus neuronalen Netzwerken (Multilayer Perceptron für symbolische Daten) als Methode der Variablenauswahl zum Zweck des Ensemblelernens für symbolische Daten. Hauptziel des Aufsatzes ist es, die Nützlichkeit des vorgeschlagenen Ansatzes für die Vorhersagekraft des Ensemblemodells zu analysieren. Im empirischen Teil wird ein symbolischer Datensatz verwendet, der tausend deutsche Kreditnehmer beschreibt.
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Titel
Improving Classification Accuracy of Ensemble Learning for Symbolic Data Trough Neural Networks’ Feature Extraction
Verfasst von
Marcin Pełka
Copyright-Jahr
2020
Buch
Classification and Data Analysis

Print ISBN: 978-3-030-52347-3

Electronic ISBN: 978-3-030-52348-0

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-52348-0_5
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