Machine learningDecision theory

Трехуровневые решения

Трехуровневые решения (Three-Way Decisions, 3WD) — это основанный на теории принятия решений фреймворк, представленный Йию Яо (Yiyu Yao) в 2010 году, который разбивает все объекты на три области — положительную (принять), отрицательную (отклонить) и граничную (воздержаться) — с использованием вероятностной теории нечетких множеств. В отличие от бинарных классификаторов, которые относят каждый объект к одному из двух классов, 3WD явно учитывает неопределенность, допуская третий вариант: отложение решения при недостатке имеющихся доказательств для уверенного вывода.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Yao, Y. (2010). Three-way decisions with probabilistic rough sets. Information Sciences, 180(3), 341–353. DOI: 10.1016/j.ins.2009.09.021

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Three-Way Decisions. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/soft-computing/three-way-decisions

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateThree-Way Decisions (Three-Way Decisions). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/soft-computing/three-way-decisions · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026