Сроки: 01/12 - рабочий код для всего цикла анализа алгоритмов 08/12 - реализация и отчет по собственным доработкам для одного dataset'а 15/12 - реализация поиска оптимальных параметров обучения на нескольких dataset'ах, поиск "глобального" оптимума 22/12 - поддержка нешкалированных данных, финальный отчет
Модификации:
- собственный набор данных (dataset)
- пересмотр пространства признаков в имеющихся dataset'ах
- реализация ленивой распределенной схемы
- поддержка онлайн схемы поступления данных (учет корректировки реального значения после прогноза)2) пересмотр пространства признаков в имеющихся dataset'ах
Lazy Learning with FCA toolbox hometask
Метрики качества
- True Positive
- True Negative
- False Positive
- False Negative
- True Positive Rate
- True Negative Rate
- Negative Predictive Value
- False Positive Rate
- False Discovery Rate
- Accuracy
- Precision
- Recall