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Modellauswahl unter Stichprobenunsicherheit unter Verwendung von Fuzzy-Zahlen (in German)
Wen, Bei
Synopsis "Modellauswahl unter Stichprobenunsicherheit unter Verwendung von Fuzzy-Zahlen (in German)"
Die Modellauswahl ist eine der grundlegenden Aufgaben der wissenschaftlichen Forschung. Die am weitesten verbreiteten Methoden wie die ROC-Analyse berücksichtigen die Stichprobenunsicherheit nicht. Um die Robustheit der Modellauswahl zu verbessern, entwickelte der Autor eine Modellauswahlmethode, die die Stichprobenunsicherheit berücksichtigen kann. Sie erfasste die Stichprobenunsicherheit mithilfe der Bootstrap-Technik und quantifizierte die Stichprobenunsicherheit durch Einführung von Fuzzy-Zahlen. In dem Buch wandte der Autor das Modellauswahlsystem in Bezug auf binäre Klassifikationen auf eine Vielzahl realer Datenbanken an. Unter den getesteten Datensätzen entspricht die Methode der traditionellen ROC-Analyse, während sie die Fuzzy-Darstellung von ROC-Kurven ermöglicht, auf deren Grundlage nicht nur die Vorhersagegenauigkeit, sondern auch der Grad der Stichprobenunsicherheit berücksichtigt werden kann. Darüber hinaus entwickelte der Autor ein Computer-Tool, das das System implementiert und die mühsamen Verfahren bei der Modellauswahl vereinfacht.
