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Um novo método para sele o de variáveis preditivas com base em índices de importancia A new framework for predictive variable selection based on variable importance indices
Juliano Zimmer,Michel José Anzanello
Produ??o , 2013,
Abstract: O grande volume de variáveis coletadas em processos industriais imp e dificuldades ao controle e monitoramento de tais processos. A regress o PLS (partial least squares) vem sendo amplamente utilizada em procedimentos de sele o de variáveis por sua capacidade de operar com grande número de variáveis correlacionadas e afetadas por ruído. Este artigo prop e um método para identificar o melhor subconjunto de variáveis de processo para a predi o das variáveis de resposta. Indicadores de importancia das variáveis s o desenvolvidos a partir de parametros da regress o PLS e guiam a elimina o das variáveis irrelevantes. Tais índices s o ent o testados em termos de seu desempenho. Ao ser aplicado em cinco bancos de dados industriais, o método utilizando o índice recomendado reteve apenas 31% das variáveis originais e aumentou a acurácia de predi o do conjunto de teste em 6%. O método proposto também superou a acurácia do método Stepwise, tradicionalmente utilizado em procedimentos de sele o com propósitos de predi o. The large volume of process variables collected from manufacturing applications has jeopardized process control activities. The Partial Least Squares (PLS) regression has been widely used for variable selection due to its ability to handle a large number of correlated and noisy variables. This paper presents a method for selecting the most relevant variables aimed at predicting product variables. For that matter, variable importance indices are developed based on PLS parameters and used to guide the elimination of noisy and irrelevant variables. Variables are then systematically removed from the dataset and the performance of the predictive model evaluated. When applied to five manufacturing datasets, the proposed method retained 31% of the original variables and yielded 6% more accurate predictions than using all original variables. Further, the proposed method outperformed the traditional Stepwise method regarding prediction accuracy.
Otros temas
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería en lo que refiere a temas como energía, ciencia y tecnología, análisis, metalurgia, filosofía de la ciencia, etc. Hasta el a o 2002.
Ingeniería civil
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería Civil hasta el a o 2002
Ingeniería Mecánica
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería Mecánica hasta el a o 2002.
Ingeniería agrícola
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería Agrícola hasta el a o 2002
Ingeniería de Sistemas
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería de Sistemas hasta el a o 2002.
Ingeniería Química
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería Química hasta el a o 2002.
Ingeniería Eléctrica
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice de temas publicados en la Revista Ingeniería e Investigación en el área de Ingeniería eléctrica hasta el a o 2002.
índice alfabético de autores
Ingeniería e Investigación Revista
Ingeniería e Investigación , 2002,
Abstract: Se presenta el índice alfabético de autores de artículos publicados en la Revista Ingeniería e Investigación hasta el a o 2002.
Evaluation of Four Supervised Learning Methods for Benthic Habitat Mapping Using Backscatter from Multi-Beam Sonar
Rozaimi Che Hasan,Daniel Ierodiaconou,Jacquomo Monk
Remote Sensing , 2012, DOI: 10.3390/rs4113427
Abstract: An understanding of the distribution and extent of marine habitats is essential for the implementation of ecosystem-based management strategies. Historically this had been difficult in marine environments until the advancement of acoustic sensors. This study demonstrates the applicability of supervised learning techniques for benthic habitat characterization using angular backscatter response data. With the advancement of multibeam echo-sounder (MBES) technology, full coverage datasets of physical structure over vast regions of the seafloor are now achievable. Supervised learning methods typically applied to terrestrial remote sensing provide a cost-effective approach for habitat characterization in marine systems. However the comparison of the relative performance of different classifiers using acoustic data is limited. Characterization of acoustic backscatter data from MBES using four different supervised learning methods to generate benthic habitat maps is presented. Maximum Likelihood Classifier (MLC), Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) were evaluated to classify angular backscatter response into habitat classes using training data acquired from underwater video observations. Results for biota classifications indicated that SVM and RF produced the highest accuracies, followed by QUEST and MLC, respectively. The most important backscatter data were from the moderate incidence angles between 30° and 50°. This study presents initial results for understanding how acoustic backscatter from MBES can be optimized for the characterization of marine benthic biological habitats.
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