Поле DC | Значение | Язык |
dc.contributor.author | Воробьев, А. В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-01-21T11:29:47Z | - |
dc.date.available | 2022-01-21T11:29:47Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Воробьев, А.В. Метод выбора модели машинного обучения на основе устойчивости предикторов с применением значения Шепли / А.В. Воробьев // Экономика. Информатика. - 2021. - Т. 48, № 2. - С. 350-359. - Doi: 10.52575/2687-0932-2021-48-2-350-359. - Библиогр.: с. 357-359 | ru |
dc.identifier.other | Doi: 10.52575/2687-0932-2021-48-2-350-359 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/45014 | - |
dc.description.abstract | Рассматривается использование вектора Шепли в регрессионном анализе как метода, снижающего дестабилизирующие воздействие мультиколлинеарности предикторов, а также его применение в интерпретации машинного обучения | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.subject | техника | ru |
dc.subject | информационные технологии | ru |
dc.subject | машинное обучение | ru |
dc.subject | ансамблевые алгоритмы | ru |
dc.subject | значение Шепли | ru |
dc.subject | точность модели | ru |
dc.subject | информационный шум | ru |
dc.title | Метод выбора модели машинного обучения на основе устойчивости предикторов с применением значения Шепли | ru |
dc.type | Article | ru |
Располагается в коллекциях: | Т. 48, № 2
|