Wielowymiarowe modele regresyjne są używane dla celów prognozowania. Parametry takich modeli estymowane są na podstawie zbioru wektorów cech grupujących wartości zmiennych niezależnych oraz wartości zmiennej zależnej. W wielu ważnych zastosowaniach dokładne wartości zmiennej zależnej nie mogą być określone a znane są tylko przedziały, które zawierają te wartości. W takich przypadkach stosuje się metody regresji przedziałowej. W pracy opisana jest konstrukcja liniowych modeli regresyjnych oparta na minimalizacji wypukłych i odcinkowo liniowych funkcji kryterialnych (typu CPL), które są zdefiniowane na przedziałowych zbiorach uczących.
EN
Multivariate regression models are used for the prognosis purposes. Parameters of such models are estimated on the basis of feature vectors (independent variables) combined with values of response (target) variable. The exact values of response variable can be not determined exactly in some important applications. For example, the values of response variable can be censored and given as intervals. The interval regression approach has been proposed for designing prognostic tools in such circumstances. The possibility of using the convex and piecewise linear (CPL) functions for designing interval regression models is examined in the paper.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.