Artykuł przedstawia podejście do identyfikacji rodzaju szkła oparte na teorii zbiorów przybliżonych w programie RSES. Przedstawiono teoretyczne podstawy tej metody, opisano proces analizy danych oraz zaprezentowano wyniki identyfikacji rodzaju szkła.
EN
The article presents an approach to glass type identification based on rough set theory in the RSES program. The theoretical basis of this method is presented, the data analysis process is described and the results of glass type identification are presented.
Artykuł skupia się na analizie danych z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych oraz różnych metod, takich jak algorytm genetyczny, klasyfikacja za pomocą zestawu reguł i metoda walidacji krzyżowej. Przedstawiono także kompletny proces analizy danych przy użyciu programu RSES. Wykorzystany zbiór danych oraz wyniki analizy zostałyomówione w kontekście teorii zbiorów przybliżonych. Artykuł kończy się podsumowaniem i wnioskamiskupiającymi się na aspekcie skuteczności wspomnianych metod w analizie zbioru danych oraz efektywności programu w kwestii przeprowadzania w nim analiz.
EN
The article focuses on data analysis using rough set theory and various methods such as the genetic algorithm, rule set classification and the cross-validation method. The complete data analysis process using RSES is also presented. The data set used and the results of the analysis are discussed in the context of rough set theory. The article concludes with a summary and conclusions focusing on the aspect of the effectiveness of aforementioned methods in analysing the dataset and the efficiency of the programin terms of performing analysis in it.
W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.
EN
This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.
W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.
EN
This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.