sasha_2 (sasha_2) wrote in ru_ir,
sasha_2
sasha_2
ru_ir

SVR с нечёткими значениями функции

Дорогие коллеги, посоветуйте, пожалуйста, как можно применить метод SVR (Support Vector Regression – модификация SVM для регрессий, а не классификаций) при наличии большого количества исходных данных с нечёткими значениями положительно-определённой функции.
Например, мы хотим построить функцию, прогнозирующую время жизни конкретного экземпляра устройства исходя из параметров этого экземпляра и лишь у 5% всех исходных данных в обучающей выборке значения функции известны точно (устройство уже вышло из строя), а у остальных 95% данных значения функции известны только в аспекте неравенства > (например, f(51)>20, f(52)>37, f(53)>119,…), т.е. устройство ещё работает. В аспекте построения функции распределения времени жизни устройства (без привязки к конкретным значениям параметров отдельных экземпляров) нет проблем учесть и конкретные значения времени жизни, и неравенства - например, используя метод MLE (Maximum Likelihood) и выписывая вероятности и для равенств, и для неравенств. А вот как быть для регрессии? Заранее спасибо за любые советы.
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    default userpic
    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 4 comments