Utmn
Electronic Library

     

Details

Перепилица, Максим Евгеньевич. Разработка и исследование ансамблевых моделей для системы прогнозирования стоимости недвижимости компании «Этажи» = Development and research of ensemble models for the real estate value forecasting system of the «Etagi» company: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем: разработка технологий интернета вещей и больших данных» / М. Е. Перепилица; научный руководитель А. Н. Шевляков; Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень, 2024. — 1 файл (3,0 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShKn/2024/vr24-1978.pdf>. — Текст: электронный

Record create date: 8/5/2024

Subject: ансамбли; нейронные сети; случайный лес; блендинг; ensembles; neural networks; random forest; blending

Collections: Выпускные квалификационные работы

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе были проведены исследования по замене способа объединения результатов базовых моделей ансамбля с бэггинга на блендинг. В качестве мета-модели были опробованы такие алгоритмы, как случайный лес, нейронные сети прямого распространения и рекуррентные нейронные сети. Произведено сравнение точности получившихся ансамблей на основе разных алгоритмов.

In this work, research was carried out to replace the method of combining the results of basic ensemble models from bagging to blending. Algorithms such as random forest, feedforward neural networks, and recurrent neural networks have been tested as a meta-model. The accuracy of the resulting ensembles based on different algorithms was compared.

Document access rights

Network User group Action
TumSU All Read
Internet Readers Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics