Inkrementalno izučavanje intervala primenom drveta regresije sa srednjom varijansom numeričkih tokova podataka |
UDK: 005.521 ; 005.82 DOI: 10.7595/management.fon.2012.0013 (english version)
U ovom radu predstavljamo novi model inkrementalnog učenja primenom drveta regresije koristeći numeričketokove podataka struktuirane pomoću srednje varijanse. Predloženi MVIRT (Mean Variance Interval Regres-sion Tree) algoritam pretvara kontinuirane vremenske podatke u dva statistička momenta u skladu sa vremenom koje je korisnik odredio i gradi model stabla regresije za procenu intervala predvidljivosti ciljne varijable. Glavna osobenost ovog algoritma jeste vremenski određen algoritam za indukciju inkrementalne varijanse koji se kombinuje sa novom rezolucijom vremena i mehanizmom za detekciju podataka koji odstupaju od uobičajenih. Rezultati tokova podataka u realnom vremenu pokazuju da se primenom MVIRT algoritma dobijaju precizniji modeli predviđanja koje je lakše tumačiti u poređenju sa drugim metodama za serijsku obradu inkrementalnog modela drveta koji su danas u upotrebi. Ključne reči: predviđanje, drvo regresione analize, inkrementalno učenje, analiza tokova podataka, predviđanje intervala
Dima Alberg Odsek za industrijski inženjering i upravljanje, SCE - Shamoon College of Engineering, Beer-Sheva, Israel
Preuzmi članak: Inkrementalno izučavanje intervala primenom drveta regresije sa srednjom varijansom numeričkih tokova podataka |