Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu về các thuật toán phi tuyến tính. Trình bày một tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất nhằm tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF). Kết quả nghiên cứu cụ thể đã đưa ra chương trình mô phỏng thuật toán phân lớp dựa...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
Đại học Quốc gia Hà Nội
2015
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/56718 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Tóm tắt: | Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu về các thuật toán phi tuyến tính. Trình bày một tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất nhằm tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF). Kết quả nghiên cứu cụ thể đã đưa ra chương trình mô phỏng thuật toán phân lớp dựa trên tìm đặc trưng tối ưu của dữ liệu đầu vào thông qua tối ưu hàm nhân. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp tác giả đề nghị và cài đặt có khả năng phân lớp tốt hơn so với thuật toán ban đầu. Phương pháp này có khả năng mở rộng khả năng học bằng cách thêm các tham số hoặc ứng dụng cho việc phân lớp các bộ dữ liệu khác nhau một cách dễ dàng. |
|---|