Key points are not available for this paper at this time.
في السنوات الخمس الماضية، تم اقتراح عدد كبير من خوارزميات تصنيف سلاسل الزمن الجديدة في الأدبيات. تم تقييم هذه الخوارزميات على مجموعات فرعية من 47 مجموعة بيانات في أرشيف تصنيف سلاسل الزمن بجامعة كاليفورنيا، ريفرسايد. تم توسيع الأرشيف مؤخرًا ليشمل 85 مجموعة بيانات، أكثر من نصفها تم التبرع بها من قبل باحثين في جامعة إيست أنجليا. جعلت جوانب من التقييمات السابقة المقارنات بين الخوارزميات صعبة؛ على سبيل المثال، تم استخدام عدة لغات برمجة مختلفة، أخبت تجارب بتقسيم تدريب/اختبار واحد وبعضها استخدم بيانات طبيعية الشكل، وبعضها لم يستخدم. يوفر إعادة إطلاق الأرشيف فرصة مناسبة لتقييم الخوارزميات بشكل شامل على عدد أكبر من مجموعات البيانات. قمنا بتطبيق 18 خوارزمية مقترحة مؤخرًا في إطار جافا موحد وقارنّاها مع اثنين من المصنّفات المرجعية القياسية (وبينها) من خلال إجراء 100 تجربة إعادة أخذ عينات على كل من 85 مجموعة بيانات. نستخدم هذه النتائج لاختبار عدة فرضيات تتعلق بما إذا كانت الخوارزميات أكثر دقة بشكل ملحوظ من المصنّفات المرجعية ومن بعضها البعض. تشير نتائجنا إلى أن تسع خوارزميات فقط هي الأكثر دقة بشكل ملحوظ من كلا المصنّفين المرجعيين، وأن مصنفًا واحدًا، وهو التجمع الجمعي لتحويلات الفرق، أكثر دقة بشكل ملحوظ من جميع الآخرين. جميع تجاربنا ونتائجنا قابلة للتكرار: نُصدر جميع الشيفرات والنتائج وتفاصيل التجارب ونأمل أن تشكل هذه التجارب أساسًا لاختبار أكثر صرامة للخوارزميات الجديدة في المستقبل.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Anthony Bagnall
Jason Lines
Aaron Bostrom
Data Mining and Knowledge Discovery
University of California, Riverside
University of East Anglia
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس باغنال وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69d7470ab1cb92dd1bb8a4a5 — DOI: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0483-9
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: