Verbesserung von Klassifikationsverfahren (eBook)
XXII, 224 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-11476-3 (ISBN)
Dominik Koch weist in seinen Studien nach, dass es mit Hilfe der k-Nächsten-Nachbarn möglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nächste-Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage, ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt.
Dominik Koch absolvierte das Statistik-Studium der Ludwig-Maximilians-Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit arbeitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität zusammen.
Dominik Koch absolvierte das Statistik-Studium der Ludwig-Maximilians-Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit arbeitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität zusammen.
Grundlagen der k-Nächsten-Nachbarn.- Vorstellung der zu erweiternden Klassifikationsverfahren.- Benchmarking anhand von simulierten Daten.- Anwendung der modifizierten Verfahren auf reale Datensätze.
Erscheint lt. Verlag | 26.11.2015 |
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Reihe/Serie | BestMasters | BestMasters |
Zusatzinfo | XXII, 224 S. 278 Abb. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Technik | |
Schlagworte | Boosting • k-Nächste-Nachbarn • Lasso • Nächste Nachbarn • random forest |
ISBN-10 | 3-658-11476-2 / 3658114762 |
ISBN-13 | 978-3-658-11476-3 / 9783658114763 |
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Größe: 1,9 MB
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