Improving Classifier Generalization

Das Buch "Improving Classifier Generalization" bietet eine umfassende Analyse von Techniken zur Verbesserung der Generalisierungsleistung in Klassifikationsansätzen. Es behandelt eine Vielzahl von Methoden zur Optimierung der Klassifikationsgenauigkeit anhand zahlreicher Fallstudien, die von Datensätzen des UCI-Repository bis hin zu Herausforderungen in der prädiktiven Wartung und der Krebsdiagnose reichen. Ein besonderer Fokus liegt auf der detaillierten Anleitung zur Bewältigung von Zeitreihendaten und der Diskussion zweier realer Fallstudien im Bereich der Zustandsüberwachung. Darüber hinaus werden die verschiedenen Aspekte beleuchtet, die Datenwissenschaftler berücksichtigen müssen, bevor sie ihre Herangehensweise an ein Klassifikationsproblem festlegen. Das Buch bietet auch einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik zur Verbesserung der Klassifikationsgeneralisation und stellt die eigenen Beiträge der Autoren vor, darunter innovative Klassifikatoren und Ansätze zur Integration von Deep Learning in fuzzy-regelbasierte Klassifikatoren. Dieses Werk ist eine wertvolle Referenz für Forschende und Studierende in den Bereichen maschinelles Lernen, Gesundheitsüberwachung, prädiktive Wartung, Zeitreihenanalyse und Klassifikation von Genexpressionsdaten.