Obiekt

Tytuł: Wspomaganie procesów decyzyjnych przez wykorzystanie algorytmów regułowych wyznaczających istotność atrybutów

Autor:

Chomiak-Orsa, Iwona ; Wójcik, Filip

Opis:

nformatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2017, Nr 4 (46), s. 55-65

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2017

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ie.2017.4.05 ; oai:dbc.wroc.pl:43701

Język:

pol

Powiązania:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2017, Nr 4 (46)

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

Detecting business-relevant attributes in rule-based classification

Abstrakt:

Nowoczesne systemy wspomagania decyzji biznesowych korzystają niejednokrotnie z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do rozwiązywania skomplikowanych problemów. Jednym z nich jest klasyfikacja postrzegana w tym kontekście jako przyporządkowywanie obserwacji (obiektów) określonym kategoriom. Wśród wielu metod umożliwiających osiągnięcie tego celu znajdują się algorytmy regułowe, które poza wspomaganiem decyzji pozwalają zaobserwować korelacje wewnątrz wolumenów danych. Ma to szczególne znaczenie w przypadku decyzji uwzględniających duże wolumeny danych. Procedury te napotykają jednak problemy w przypadku silnego zaburzenia proporcji kategorii lub poszczególnych atrybutów. Odpowiedzią na to wyzwanie może być skuteczna metoda wyboru cech istotnych. W artykule wykorzystano jedną z odmian testu permutacyjnego. Jako przykład zastosowania biznesowego omówione zostało wykorzystanie algorytmu RIPPER użytego do analizy wiarygodności kredytowej klientów instytucji finansowej

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

2019-06-28

Data dodania obiektu:

2018-08-03

Liczba wyświetleń treści obiektu:

34

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/62554

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty

Podobne

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji