| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
CART bāzētu modeļu sarežģītības samazināšanas metožu novērtējums sintētiskiem un dabiskiem datiem |
| Title in English |
CART Based Model Complexity Reduction Methods Assessment for Synthethic and Real Data |
| Department |
12300 Institute of Applied Computer Systems |
| Scientific advisor |
Vita Šakele |
| Reviewer |
Jānis Dāboliņš, Lietišķo datorsistēmu institūta pētnieks |
| Abstract |
Mākslīgā intelekta sistēmu risinājumu ieviešana ir saskārusies ar problēmu, ka noteiktās nozarēs pats svarīgākais kritērijs nav modeļa veiktspēja, bet modeļa izskaidrojamība. CART (Classification and regression trees, klasifikācijas un regresijas koki) modeļiem piemīt veiktspējas un izskaidrojamības kompromiss. Darbā ir analizēts, vai eksistē sarežģītības samazināšanas metodes, ar kurām CART modeļi ir spējīgi saglabāt izskaidrojamību, nezaudējot veiktspēju, vai saglabāt veiktspēju, iegūstot paaugstinātu izskaidrojamību.
Darbā eksperimentāli novērtēta mainīgo izvēles metožu efektivitāte CART modeļiem un definēto metožu piemērotība dažādām situācijām.
Darba pamattekstā ir 53 lappuses, 16 attēli, 8 tabulas, 66 informācijas avoti un 3 pielikumi. |
| Keywords |
CART, MAINĪGO IZVĒLES METODES, LĒMUMU KOKI, IZSKAIDROJAMĪBA, SAREŽĢĪTĪBA |
| Keywords in English |
CART, FEATURE SELECTION METHODS, DECISION TREES, EXPLAINABILITY, COMPLEXITY |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
06.09.2021 23:19:32 |
