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Class Prediction by Prediction Intervals for Neural Nets

Weihs, Claus; Jastrow, Malte

Abstract:
Generally, the unknown coefficients of neural nets are estimated by nonlinear least squares. Therefore, prediction intervals for the true value of the target feature exist. The paper proposes to use such intervals for class prediction and model selection. Only in this way, the uncertainty of class predictions can be indicated.

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/KSP/1000098011/03
Veröffentlicht am 04.11.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2363-9881
KITopen-ID: 1000125696
Erschienen in Archives of Data Science, Series A
Band 6
Heft 1
Seiten P03, 13 S. online
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