{"title":"用相关支持向量回归法估计散光程度","authors":"A. Abreu, A. C. Neto","doi":"10.12957/CADEST.2016.27523","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":30267,"journal":{"name":"Cadernos do IME Serie Estatistica","volume":"41 1","pages":"15"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2017-05-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"ESTIMAÇÃO DO GRAU DE ASTIGMATISMO PELO MÉTODO SUPPORT VECTOR REGRESSION CORRELACIONADO\",\"authors\":\"A. Abreu, A. C. Neto\",\"doi\":\"10.12957/CADEST.2016.27523\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"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.\",\"PeriodicalId\":30267,\"journal\":{\"name\":\"Cadernos do IME Serie Estatistica\",\"volume\":\"41 1\",\"pages\":\"15\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2017-05-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Cadernos do IME Serie Estatistica\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.12957/CADEST.2016.27523\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Cadernos do IME Serie Estatistica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12957/CADEST.2016.27523","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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.