Models for analysis of water suitability

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorMakarchuk, L.
dc.contributor.authorLikhouzova, T.
dc.date.accessioned2023-12-14T16:14:14Z
dc.date.available2023-12-14T16:14:14Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThe problem of unsuitability of available drinking water for safe consumption is considered. It is proposed to use models built by machine learning methods so that when analyzing water samples it is possible to focus on the main parameters so that limited resources are not directed unnecessarily to less important features. To evaluate the effectiveness of the proposed models, test data that were not used to build the models and several different criteria for evaluating the quality of the models were used.uk
dc.description.abstractotherРозглянуто проблему непридатності наявної питної води для безпечного споживання. Запропоновано використати моделі, побудовані методами машинного навчання, щоб при аналізі проб води можна було зосередитися на основних параметрах, аби обмежені ресурси не спрямовувалися без необхідності на менш важливі ознаки. При побудові моделей використано три методи: Decision Tree Classifier, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors. Кожен з цих методів дає можливість покращити модель за допомогою підбору параметрів, що і було зроблено. Реалізовано три моделі: модель DTC з використанням ентропії при розбитті вузла, модель Naive Bayes з найкращим значенням var_smoothing та модель KNN з оптимальним числом «сусідів». Для оцінки ефективності запропонованих моделей використано тестові дані, що не використовувались для побудови моделей, та кілька різних критеріїв оцінки якості моделей.uk
dc.format.pagerangePp. 12-19uk
dc.identifier.citationMakarchuk, L. Models for analysis of water suitability / M. Kliuba, T. Likhouzova // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2023. – № 2 (43). – С. 12-19. – Бібліогр.: 11 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.43.2023.292242
dc.identifier.issn1560-8956
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63104
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2023. – № 2 (43)uk
dc.rights.urihttps://creativecommons.ru/licenses
dc.rights.urihttps://creativecommons.ru/licenses
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectanalysis of the impact of factorsuk
dc.subjectclassification taskuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз впливу факторівuk
dc.subjectзадача класифікаціїuk
dc.subject.udc004.94uk
dc.titleModels for analysis of water suitabilityuk
dc.title.alternativeМоделі для формування ринкової вартості нерухомостіuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
292242-674880-1-10-20231202.pdf
Розмір:
1.91 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2023. – № 2 (43)