| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Vpliv podobnosti na uspešnost klasifikacije evolucijskih odločitvenih dreves
Avtorji:ID Bošnjak, Leon (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Bosnjak_Leon_2014.pdf (3,33 MB)
MD5: 1829813DEEC68B9CF851C997725ECBC0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Magistrska naloga obravnava proces gradnje klasifikacijskih odločitvenih dreves z genetskimi algoritmi, v sklopu katerega se osredotoča na ocenjevanje uspešnosti zgrajenih dreves ter hitrosti oziroma učinkovitosti algoritma. Standardni način evolucijske gradnje odločitvenih dreves predvideva uporabo naključne selekcije dveh primerkov za križanje dreves, kar lahko povzroči prehitro konvergenco k lokalno optimalni rešitvi. Z namenom ohranjanja raznolikosti populacije tekom evolucije je bilo implementiranih pet pristopov vrednotenja podobnosti med drevesi, ki so bili uporabljeni v okviru selekcije primerkov za križanje. Pristopi križanja med seboj različnih in podobnih dreves so bili primerjani s standardnim načinom brez upoštevanja podobnosti na enaindvajsetih različnih podatkovnih množicah z namenom ugotavljanja vpliva podobnosti na uspešnost in učinkovitost algoritma.
Ključne besede:odločitvena drevesa, genetski algoritmi, klasifikacija, podobnost
Kraj izida:Maribor
Založnik:[L. Bošnjak]
Leto izida:2014
PID:20.500.12556/DKUM-44768 Novo okno
UDK:659.21:316.773.3(043.2)
COBISS.SI-ID:17980694 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:C3UOAUC9
Datum objave v DKUM:26.06.2014
Število ogledov:2506
Število prenosov:295
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The impact of similarity on the classification performance of evolutionary decision trees
Opis:The master's thesis deals with the process of building classification decision trees with genetic algorithms, focusing on the assessment of performance of constructed trees, as well as the speed and efficiency of the algorithm. The standard evolutionary method of building decision trees assumes the use of random selection of two trees for crossover, which can lead to premature convergence to a local, often sub-optimal solution. In order to maintain the diversity of the population over the course of evolution, five different approaches to evaluate the similarity between trees were implemented. The approaches of both similar and diverse tree crossover were compared to the standard approach on twenty-one different data sets to determine the impact of similarity on the effectiveness and efficiency of the algorithm.
Ključne besede:decision trees, genetic algorithms, classification, similarity


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici