<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=148386"><dc:title>Ocenjevanje zanesljivosti napovedi pri ansambelskih metodah</dc:title><dc:creator>Arhar,	Anže	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bosnić,	Zoran	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>napovedovanje</dc:subject><dc:subject>ocenjevanje zanesljivosti</dc:subject><dc:subject>ansambel</dc:subject><dc:subject>regresija</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:description>V diplomski nalogi smo se ukvarjali s področjem izboljšanja točnosti napovedi. Izkoriščali smo pojav spreminjanja variance občutljivostnih napovedi ansambelskih metod ob dodajanju spremenjenih primerov v učno množico. Za vsak testni primer smo izdelali večje število ansamblov, ki pri gradnji modelov uporabljajo naključnost vzorčenja iz učne množice, kot sta metoda bagging in naključni gozdovi. Z dodajanjem spremenjenih testnih primerov smo pridobili občutljivostne napovedi za vsak ansambel. Na podlagi variance občutljivostnih napovedi smo iskali spremembo prvotne napovedi, ki povzroči najboljše ujemanje z ansamblom (varianca napovedi je najmanjša). Preizkusili smo več različnih ansambelskih metod in več metod iskanja minimuma variance napovedi. Eksperimentalno smo dokazali, da pri parametrih, ki smo jih izbrali za evalvacijo, ne obstaja statistična razlika med prvotnimi in popravljenimi napovedmi. S popravljenimi napovedmi nam je uspelo zmanjšati interval zaupanja napovedi za 13 %.</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-08-21 17:07:55</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>148386</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>