Коррекция обучающих выборок с учетом погрешностей измерения характеристик объектов при построении классификаторов по методологии обучения с учителем

Аннотация

Гданский Н.И., Крашенинников А.М.

Дата поступления статьи: 17.06.2021

Рассмотрен шум в обучающих выборках, основную часть которого составляют выбросы и новизна. Дан анализ основных причин возникновения выбросов в обучающих выборках. Рассмотрена сущность основных существующих подходов к определению выбросов в обучающих выборках. На основе использования метода ближайших соседей предложена модифицированная методика сравнения обобщенных расстояний от объектов до классов. Для основных видов метрик, применяемых в пространствах значений признаков, найдены обоснованные значения коэффициентов запаса, используемые в данной методике. Для программной оценки качества обучающей выборки и обоснованного выбора способа коррекции выбросов в ней предложено применение допустимых долей корректируемых и удаляемых выбросов. Дан алгоритм анализа наличия выбросов в наборе обучающей примеров. Приведена оценка сложности алгоритма по длине входа задачи. Разработан алгоритм оценки и коррекции обучающих выборок.

Ключевые слова: задача классификации, классификатор, решающая функция, обучающая выборка, прецедент, ошибочные данные, анализ, коррекция, искусственный интеллект, гипотеза компактности, новизна, обучение

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

.