Постановка задачи оптимизации, основанной на минимизации ошибок диагностики
В данной статье раскрывается задача минимизации ошибок классификации и оптимального выбора признаков. Оптимизация признакового пространства и снижение ошибок классификации направлены на повышение эффективности системы. В исследовании проводится анализ взаимосвязи между коэффициентом ошибки классифи...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Siberian Scientific Centre DNIT
2025-03-01
|
| Series: | Современные инновации, системы и технологии |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/330 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | В данной статье раскрывается задача минимизации ошибок классификации и оптимального выбора признаков. Оптимизация признакового пространства и снижение ошибок классификации направлены на повышение эффективности системы. В исследовании проводится анализ взаимосвязи между коэффициентом ошибки классификации (θ) и количеством неправильно классифицированных объектов (ξ), а также предлагаются методы для уменьшения межклассовых ошибок. При выборе признаков учитывается значимость классов, что позволяет оптимизировать процесс классификации. В результате экспериментального анализа проведено сравнение предложенной модели с алгоритмами машинного обучения, что показало значительное повышение точности классификации. Применение данной модели в медицине, в частности для диагностики рака молочной железы, демонстрирует её более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами. Настоящая работа представляет собой важный шаг в направлении снижения ошибок классификации и разработки эффективных решений для медицинской диагностики.
|
|---|---|
| ISSN: | 2782-2826 2782-2818 |