Graduate papers
  
Description of the graduate paper
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 Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
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