Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorRozmus, Dorota
dc.date.accessioned2016-02-01T13:28:43Z
dc.date.available2016-02-01T13:28:43Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/16842
dc.description.abstractThe idea of error decomposition originates in regression where squared loss function is applied. More recently, several authors have proposed corresponding decompositions for classification problem, where 0-1 loss is used. The paper presents the analysis of some properties of recently developed decompositions for 0-1 loss.pl_PL
dc.description.sponsorshipZadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.subjectclassification errorpl_PL
dc.subjectprediction errorpl_PL
dc.subjecterror decompositionpl_PL
dc.titleMethods of Classification Error Decompositions and their Propertiespl_PL
dc.title.alternativeAnaliza własności metod dekompozycji błędu klasyfikacjipl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2007pl_PL
dc.page.number221-233pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationKarol Adamiecki University оf Economics, Katowice, Departament of Statisticspl_PL
dc.referencesBlake C., Keogh E., Merz C. J. (1998), UCI Repository of Machine Learning Databases. Department of Information and Computer Science, University of California, Irvine.pl_PL
dc.referencesBreiman L. (1996), Arcing classifiers. Technical Report, Department of Statistics, University of California, California.pl_PL
dc.referencesBreiman L. (2000), Randomizing outputs to increase prediction accuracy, Machine Learning, 40, 3, 229-242.pl_PL
dc.referencesDomingos P. (2000), A unified hias-variance decomposition for zero-one and squared loss, “Proceedings of the Seventeenth National Conference on Arificial Intelligence, AAAI Press, Austin, 564-569.pl_PL
dc.referencesGeman S., Bienenstock E., Doursat R. (1992), Neural networks and the bias/variance dilemma, “Neural Computation”, 4, 1-58.pl_PL
dc.referencesKohavi R., Wolpert D. H. (1995), Bias plus variance decomposition for zero-one loss functions, “Proceedings of the Twelfth International Conference on Machine Learnig , Morgan Kaufmann, Tahoe City, 275-283.pl_PL
dc.referencesKong E. B., Dietterich T. G. (1995), Error-correcting output coding corrects bias and variance, „Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learnig”, Morgan Kaufmann, 313-321.pl_PL
dc.referencesTibshirani R. (1996), Bias, variance and prediction error for classification rules, Technical Report, Department of Statistics, University of Toronto, Toronto.pl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord