Analisis Performance Fuzzy Tsukamoto Dalam Klasifikasi Bantuan Kemiskinan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Central Bureau of Statistics (BPS) showed that the poverty rate in Indonesia in September 2014 still high at about 27.7 million people, or about 10.96%. As a basis for policy countermeasures, understand the problem of poverty often demands the effort of defining, measuring, and identifying the root causes of poverty. This study wanted to use one of the methods that exist in fuzzy logic to classify beneficiaries of poverty that exist in Bantul. Fuzzy Inference System used in this study using Tsukamoto with 8 rule established by a group of poor criteria and types of poverty relief. There are three groups of criteria of poverty derived from 11 criteria of poverty in Bantul. While the types of assistance that are used are Raskin, BLT and KUR. The system is built using PHP. To see the performance Tsukamoto method in this study used 50 data poor people in Sub Districs Banguntapan. From the test results turned out to obtained an accuracy of 52%, meaning that there were 26 correct data according to the original data. It is necessary to modify the rules and membership functions to improve system accuracy results
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle