<?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=82724"><dc:title>Ekstremno naključni kvantilni gozdovi</dc:title><dc:creator>BALON,	MATJAŽ	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>strojno ucenje</dc:subject><dc:subject>kvantili</dc:subject><dc:subject>nakljucni gozdovi</dc:subject><dc:subject>regresija</dc:subject><dc:description>Ekstremno naključni kvantilni gozdovi so ansambelska metoda, ki z vnašanjem dodatne naključnosti in kvantilov razširja običajne naključne gozdove. V tem delu smo preverili njeno napovedno točnost z različnimi merami uspešnosti ter hitrost izvajanja. Analizirali smo tudi vplive različnih parametrov in velikosti učne množice na uspešnost delovanja in čas potreben pri izvajanju. Metodo smo primerjali z različnimi merami uspešnosti in časi delovanja še z dvema metodama, ki za napovedovanje uporabljata kvantile in s tremi metodami, ki dajejo napovedne intervale. Ekstremno naključni kvantilni gozdovi so se izkazali kot zelo konkurenčni tako v točnosti napovedovanja po različnih merah kot tudi v hitrosti izvajanja.</dc:description><dc:date>2016</dc:date><dc:date>2016-05-19 14:25:02</dc:date><dc:type>Diplomsko delo</dc:type><dc:identifier>82724</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>