Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных - Лебедев, Илья Сергеевич (Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика)
Рассматривается задача повышения качественных показателей моделей обработки данных за счет сегментации выборок. Предлагается многоуровневая архитектура, позволяющая определять текущие свойства данных в сегментах и назначать лучшие по достигаемым качественным показателям модели. Приведено формальное описание архитектуры. Предложенное решение направлено на снижение затрат на переобучение моделей в случае трансформации свойств данных. Проведены экспериментальные исследования на ряде датасетов, которые показывают повышение качественных показателей обработки. Модель может быть рассмотрена как совершенствование ансамблевых методов обработки.