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J-GLOBAL ID：201702280807458205   整理番号：17A1037803

回帰アルゴリズムのためのMCDM(多基準意思決定)ベース評価フレームワークに向けて【Powered by NICT】

Towards an MCDM-Based Evaluation Framework for Regression Algorithms

著者 (2件)： Yao Di ,  Yuen Kevin Kam Fung
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMARTCOMP  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測は挑戦的なトピックであると回帰は,この問題のために開発された方法の一つである。種々の回帰アルゴリズムは異なるデータセットのための異なる予測結果を生成した。様々な性能基準を用いて,回帰アルゴリズム性能を測定した。多基準意思決定(MCDM)法をデータセットに最も適したアルゴリズムを選択するためのアルゴリズムのための性能基準の測定を合成するために用いることができる。本論文では,データセットのための回帰アルゴリズム選択のためのMCDM(多基準意思決定)ベース評価フレームワークを紹介した。実験は,提案したフレームワークの有用性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  *アルゴリズム ,  *多基準意思決定
準シソーラス用語： 性能基準 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  太陽熱発電  (NB03100U) ,  エネルギー消費,省エネルギー  (RA01092B) ,  気体燃料の輸送,供給,貯蔵  (YE02060M) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  MCDM ,  多基準意思決定 ,  評価フレームワーク