Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Ключевые слова: непараметрическая оценка функции регрессии, коэффициент размытости ядра, выборка наблюдений
Аннотация: Исследуется влияние объёма обучающей выборки на значение оптимального коэффициента размытости ядра и точность непараметрической оценки функции регрессии. В ходе исследования был проведен эксперимент суть которого заключается в том, что были построены несколько моделей непараметрической оценки функции регрессии, отличающиеся лишь теПоказать полностьюм что были использованыразные выборки наблюдений. В результате сравнения среднеквадратичного отклонения этих моделей было продемонстрировано что при увеличении обучающей выборки , уменьшается значение оптимального коэффициента размытости ядра и увеличивается точность непараметрической оценки функции регрессии.
Журнал: Научно-технический вестник Поволжья
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 68-70
ISSN журнала: 20795920
Место издания: Казань
Издатель: Общество с ограниченной ответственностью «Рашин Сайнс»