Verbesserung von Klassifikationsverfahren (eBook)

Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn nutzen

(Autor)

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2015 | 1. Aufl. 2016
XXII, 224 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-11476-3 (ISBN)

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Verbesserung von Klassifikationsverfahren - Dominik Koch
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Dominik Koch weist in seinen Studien nach, dass es mit Hilfe der k-Nächsten-Nachbarn möglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nächste-Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage, ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt.



Dominik Koch absolvierte das Statistik-Studium der Ludwig-Maximilians-Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit arbeitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität zusammen.

 

Dominik Koch absolvierte das Statistik-Studium der Ludwig-Maximilians-Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit arbeitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität zusammen.  

Grundlagen der k-Nächsten-Nachbarn.- Vorstellung der zu erweiternden Klassifikationsverfahren.- Benchmarking anhand von simulierten Daten.- Anwendung der modifizierten Verfahren auf reale Datensätze.

Erscheint lt. Verlag 26.11.2015
Reihe/Serie BestMasters
BestMasters
Zusatzinfo XXII, 224 S. 278 Abb.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Technik
Schlagworte Boosting • k-Nächste-Nachbarn • Lasso • Nächste Nachbarn • random forest
ISBN-10 3-658-11476-2 / 3658114762
ISBN-13 978-3-658-11476-3 / 9783658114763
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