Obiekt

Tytuł: Nonparametric statistical analysis for multiple comparison of machine learning regression algorithms

Współtwórca:

Cordón, Oskar - ed. ; Kazienko, Przemysław - ed.

Podtytuł:

Hybrid and Ensemble Methods in Machine Learning

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 22 (2012)

Abstract:

In the paper we present some guidelines for the application of nonparametric statistical tests and post-hoc procedures devised to perform multiple comparisons of machine learning algorithms. We emphasize that it is necessary to distinguish between pairwise and multiple comparison tests. ; We show that the pairwise Wilcoxon test, when employed to multiple comparisons, will lead to overoptimistic conclusions. We carry out intensive normality examination employing ten different tests showing that the output of machine learning algorithms for regression problems does not satisfy normality requirements. ; We conduct experiments on nonparametric statistical tests and post-hoc procedures designed for multiple 1×N and N×N comparisons with six different neural regression algorithms over 29 benchmark regression data sets. Our investigation proves the usefulness and strength of multiple comparison statistical procedures to analyse and select machine learning algorithms.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:58998

DOI:

10.2478/v10006-012-0064-z

Strony:

867-881

Źródło:

AMCS, Volume 22, Number 4 (2012) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji