Статьи на зарубежных сайтах

Метод опорных векторов и интерпретация данных

Ravi Mallela

Аннотация: Метод опорных векторов (SVM, Support Vector Machines) - стравнительно новый метод, применяемый к моделированию взаимосвязи структура-свойство (QSPR quantitative structure-property relationship). Одно из главных критических замечаний к такому подходу состоит в том, что метод опорных векторов называют "черным ящиком", дающим сложные для интерпретации результаты. На самом деле, метод опорных векторов может давать легко интерпретируемые модели и результаты. В данной статье показано, что нелинейный метод опорных векторов может обеспечить высокую точность модели с информацией, которая может быть использована для интерпретации результатов на примере набора данных мутагенности лекарственных препаратов.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Support Vector Machines and interpretation

Homepage of Chemometrics

25 июля 2005

Список статей