Verbesserung von Klassifikationsverfahren

Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn nutzen
 
 
Springer Spektrum (Verlag)
  • erschienen am 26. November 2015
  • |
  • XXII, 224 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
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.

1. Aufl. 2016
  • Deutsch
  • Wiesbaden
  • |
  • Deutschland
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
  • 14
  • |
  • 278 s/w Abbildungen, 14 s/w Tabellen
  • |
  • 278 schwarz-weiße Abbildungen, 14 schwarz-weiße Tabellen, Bibliographie
  • 1,92 MB
978-3-658-11476-3 (9783658114763)
10.1007/978-3-658-11476-3
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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.

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