Authors: Bommert, Andrea Martina
Title: Stabile Variablenselektion in der Klassifikation
Language (ISO): de
Abstract: Diese Masterarbeit behandelt das Thema der Stabilität der Variablenselektion im Rahmen der Klassifikation. Klassifikationsverfahren wählen aus, welche Variablen aus den Trainingsdaten in der Klassifikationsregel verwendet werden. Die Stabilität der Variablenselektion eines Klassifikationsverfahrens beschreibt die Ähnlichkeit der Mengen gewählter Variablen, wenn das Verfahren auf mehreren ähnlichen Trainingsdatensätzen angepasst wird. Um für konkrete Trainingsdaten solche Klassifikationsregeln zu erhalten, die nicht nur eine hohe Klassifikationsgüte aufweisen, sondern auch eine stabile Auswahl einer geringen Anzahl an Variablen durchführen, werden alle drei Zielkriterien bereits beim Parametertuning berücksichtigt. In dieser Arbeit werden mehrere Ansätze dafür vorgestellt und verglichen. Zudem erfolgt ein ausführlicher Vergleich verschiedener Stabilitätsmaße.
URI: http://hdl.handle.net/2003/35760
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-17788
Issue Date: 2016-03-18
Appears in Collections:TU-weit zugängliche Prüfungsarbeiten

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Bommert Andrea_Masterarbeit.pdf
  Restricted Access
16.04 MBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



All resources in the repository are protected by copyright.