Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku anal... / ID: 167708

Author: Elita Aļeksejeva (18)

Evaluation:

Published: 09.04.2021.

Language: Latvian

Level: College/University

Literature: n/a

References: Not used

Enlarge preview

Table of contents

Nr.	Chapter	Page.
1.	Ievads	2
2.	Datu sākotnējā izlase	2
3.	Prognozes rezultātu novērtēšana ar prognozējošo modeli PerformanceVector	4
4.	Prognozes rezultātu novērtēšana ar prognozējošo modeli Deep Lerning	6
5.	Secinājumi	7

Extract

5. SECINĀJUMI
Prognozējošais modelis PerformanceVector parāda pareizi klasificēto gadījumu daļu klasē no kopēja gadījumu skaita šajā klasē 3.3 attēlā. Pareizi klasifcēti ir 19,2 % gadījumu no datu klasē “Jā” un no datu klasē “Nē” - 96,56 %.
Prognozējošais modelis Deep Learning parāda pareizi klasificēto gadījumu daļu klasē no kopēja gadījumu skaita šajā klasē 3.5 attēlā. Pareizi klasifcēti ir 13,6 % gadījumu no datu klasē “Jā” un no datu klasē “Nē” – 97,05 %.
Prognozējošais modelis Deep Learning precīgāk klasificē gadījumu daļu klasē no kopēja gadījumu skaita.
…

Author's comment

Editor's remarks

Work pack:

GREAT DEAL buying in a pack ➞ your savings −7,48 €

Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē
Practice Reports8 Computers, Consumer Electronics, Accounting, Management
Uzņēmuma "Koks" finansiālā stāvokļa analīze
Practice Reports40 Accounting
Uzņēmuma darbības analīze
Practice Reports26 Management, Business

Work pack Nr. 1385385

Purchase a work pack of 3

Show work pack

Practice Reports

Technologies

Computers, Consumer Electronics

Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē