Отбор признаков в нечетких системах бинарной классификации типа Ангелова–Ягера при обработке потоковых данных
DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-4-50-56
DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-4-50-56
Аннотация: Важной проблемой в сфере машинного обучения является поддержание обученных моделей в актуальном состоянии на основе потоковых данных, так как существующие решения не всегда способны обновляться и обрабатывать данные в инкрементном режиме. Одно из существующих решений с поддержкой инкрементного обучения – нечеткие системы бинарной классификации типа Ангелова–Ягера первого порядка. Недостатком данных систем является то, что в режиме вывода-предсказания система работает на полном наборе признаков, даже если не все признаки являются информативными. В настоящей работе для указанных нечетких систем предложен комплексный способ расчета важности признаков и проведен вычислительный эксперимент отбора признаков при обработке потоковых данных на наборах данных по тематике обнаружения спама, фишинговых сайтов и атак на сетевые соединения, выявлена статистически значимая разница по точности и числу правил в пользу применения предложенного способа расчета важности признаков.
Ключевые слова: нечеткие системы типа Ангелова–Ягера, отбор признаков, потоковые данные, бинарная классификация
Сведения о финансировании: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-21-00168, https://rscf.ru/project/24-21-00168/.
Библиография статьи:
Светлаков М. О. Отбор признаков в нечетких системах бинарной классификации типа Ангелова–Ягера при обработке потоковых данных / М. О. Светлаков, И. Г. Боровской // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2025. – Т. 28, № 4. – С. 50–56. DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-4-50-56
Авторы и правообладатели: