Vērtējums:
Publicēts: 09.04.2021.
Valoda: Latviešu
Līmenis: Augstskolas
Literatūras saraksts: Nav
Atsauces: Nav
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 1.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 2.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 3.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 4.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 5.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 6.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 7.
  • Prakses atskaite 'Aiziešana no darba, uzņēmuma darbinieku analīze RapidMiner vidē', 8.
SatursAizvērt
Nr. Sadaļas nosaukums  Lpp.
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
Darba fragmentsAizvērt

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.

Autora komentārsAtvērt
Redakcijas piezīmeAtvērt
Atlants