用相关支持向量回归法估计散光程度

A. Abreu, A. C. Neto
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摘要

DOI:10.12957/cadest.2016.27523这项工作介绍了收益模型中相关系数的影响。对于开发,使用支持向量回归(SVR)方法作为返回模型。SVR方法应用于对有一定程度散光的患者进行的测试。为此,在回归模型的调整阶段进行了修改,引入了线性相关系数,评估了预测变量之间的相关性:Ceratometery,细分为Planer轴和Curve轴;和折射,细分为球面和柱面,散光程度是要预测的变量。所提出的新方法称为相关SVR,与传统的SVR方法相比,其结果在模型的相关性和误差值方面都获得了优越的性能。总共使用了来自26名散光患者的数据,创建了两种调整和测试配置,第一种由20个调整观察值和6个测试观察值组成,误差RMSE=0.035779,第二种由调整阶段的16个观察值和测试中的10个观察值组成,低于传统SVR方法产生的误差。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
ESTIMAÇÃO DO GRAU DE ASTIGMATISMO PELO MÉTODO SUPPORT VECTOR REGRESSION CORRELACIONADO
DOI: 10.12957/cadest.2016.27523 Este trabalho apresenta a influencia do coeficiente de correlacao em modelos de regressao. Para o desenvolvimento, utilizou-se o metodo Support Vector Regression (SVR) como modelo de regressao. O metodo SVR foi aplicado em exames feitos em pacientes que possuem algum nivel de astigmatismo. Para tanto, criou-se uma modificacao na fase de ajuste do modelo de regressao, sendo introduzido o coeficiente de correlacao linear, avaliando a correlacao entre as variaveis preditoras: Ceratometria, subdividida em Eixo Mais Plano e Eixo Mais Curvo; e Refracao, subdividido em Esfera e Cilindrico, sendo o grau de astigmatismo a variavel a ser prevista. O novo metodo proposto, nomeado SVR Correlacionado teve seus resultados comparados com o metodo convencional SVR, obtendo um desempenho superior, tanto na correlacao dos modelos como no valor do erro cometido. Ao todo, utilizaram-se os dados de 26 pacientes com astigmatismo, sendo criadas duas configuracoes para o ajuste e teste, a primeira sendo composta de 20 observacoes para ajuste e seis para teste apresentando o erro RMSE = 0,035799, e a segunda composta de 16 observacoes na fase de ajuste e 10 no teste, gerando RMSE = 0,028518, em ambos os casos, inferiores aos erros gerados pelo metodo SVR convencional.
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