Fuzzy logika v predspracovaní údajov a jej vplyv na výkonnosť modelu strojového učenia XGBOOST
Fuzzy logika poskytuje efektívny prístup k predspracovaniu číselných údajov v strojovom učení, najmä v regresii. Tento článok skúma vplyv fuzzyfikácie premenných, ako vek a BMI na presnosť predikcie nákladov na zdravotnú starostlivosť. Použitím fuzzy transformácie sme testovali výkon XGBoost regreso...
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buchkapitel |
| Sprache: | Slowakisch |
| Schlagworte: | |
| Tags: |
Keine Tags, Fügen Sie das erste Tag hinzu!
|
| Zusammenfassung: | Fuzzy logika poskytuje efektívny prístup k predspracovaniu číselných údajov v strojovom učení, najmä v regresii. Tento článok skúma vplyv fuzzyfikácie premenných, ako vek a BMI na presnosť predikcie nákladov na zdravotnú starostlivosť. Použitím fuzzy transformácie sme testovali výkon XGBoost regresora pri rôznych variantoch predspracovania datasetu. Výsledky naznačujú, že fuzzy logika môže v niektorých prípadoch zlepšiť presnosť predikcie (nižšie RMSE), najmä pri premenných s nejasnými hranicami. Diskutujeme tiež o situáciách, kde jej aplikácia neprináša zlepšenie, a identifikujeme scenáre, v ktorých je najvhodnejšia. |
|---|