Problem zmiennych zakłócających w agregowanych klasyfikatorach kNN - Kubus, Mariusz (A problem of the noisy variables in the aggregated kNN classifiers, 2017)
Podejście wielomodelowe w dyskryminacji i regresji zyskało duże uznanie ze względu na poprawę stabilności modeli oraz ich dokładności przewidywań. Agregowanie klasyfikatorów k najbliższych sąsiadów (kNN) napotyka jednak poważne problemy. Metoda kNN, wykorzystująca w klasyfikacji wyłącznie odległości między obiektami, jest względnie stabilna, przez co zróżnicowanie klasyfikatorów bazowych można osiągnąć, jedynie wybierając różne podprzestrzenie. Tu z kolei napotykamy problem zmiennych zakłócających (noisy variables), to jest takich, które nie mają wpływu na zmienną objaśnianą, a które w metodzie kNN znacznie obniżają dokładność klasyfikacji. W artykule dokonano przeglądu zaproponowanych w literaturze metod agregowania klasyfikatorów kNN oraz zweryfikowano je z własną propozycją algorytmu. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi zakłócającymi
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2017, Nr 468, s. 116-126
Keywords: podejście wielomodelowe; metoda k najbliższych sąsiadów; selekcja zmiennych; ensemble learning; k nearest neighbours method; feature selection