This HTML5 document contains 47 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n21http://localhost/temp/predkladatel/
n20http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n13https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03096100%21RIV%2F2005%2FMSM%2F212305%2FN/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n4http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03096100%21RIV%2F2005%2FMSM%2F212305%2FN
rdf:type
n16:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Při zpracování lékařských dat získaných dlouhodobým sledováním pacientů se často setkáváme s tím, že se rozsah dat pro jednotlivé pacienty výrazně liší. Data o sledovaném souboru jsou pak nejednotná, přičemž zařazení pacienta do cílové třídy může přímo souviset s počtem dostupných měření o tomto pacientovi. Ovšem u této hodnoty je nebezpečí, že jde o anachronický atribut a nelze se o ni opírat při konstrukci libovolného modelu sledovaných dat. Příspěvek navrhuje možný postup, jak předzpracovat výchozí soubor dat tak, aby byl tento zásadní problém odstraněn. Navržená metoda je ilustrována na případu dat ze studie STULONG The paper is concerned with mining data collected from a number of objects during repeated control measurements all of which are tagged by the corresponding time. No attribute-valued machine learning algorithm can be applied directly on such data provided that the number of controls is not fixed but if it varies. The available data have to be transformed and preprocessed in such a way that uniform type of information is obtained about all the considered objects. This can be achieved e.g., by aggregation. But this process can bring in anachronictic variables, i.e., variables containing information which is not actually available in the data when a prediction is needed. The paper suggests a method how to preprocess considered type of data without falling into the trap of introducing anachronistic attributes. The method is illustrated on a case study based on STULONG data. Při zpracování lékařských dat získaných dlouhodobým sledováním pacientů se často setkáváme s tím, že se rozsah dat pro jednotlivé pacienty výrazně liší. Data o sledovaném souboru jsou pak nejednotná, přičemž zařazení pacienta do cílové třídy může přímo souviset s počtem dostupných měření o tomto pacientovi. Ovšem u této hodnoty je nebezpečí, že jde o anachronický atribut a nelze se o ni opírat při konstrukci libovolného modelu sledovaných dat. Příspěvek navrhuje možný postup, jak předzpracovat výchozí soubor dat tak, aby byl tento zásadní problém odstraněn. Navržená metoda je ilustrována na případu dat ze studie STULONG
dcterms:title
Anachronic attributes and data mining Anachronické atributy a dobývání znalostí Anachronické atributy a dobývání znalostí
skos:prefLabel
Anachronické atributy a dobývání znalostí Anachronic attributes and data mining Anachronické atributy a dobývání znalostí
skos:notation
RIV/68407700:21230/04:03096100!RIV/2005/MSM/212305/N
n3:strany
202 ; 209
n3:aktivita
n6:Z
n3:aktivity
Z(MSM 210000012)
n3:dodaniDat
n4:2005
n3:domaciTvurceVysledku
n15:5879523 n15:9942904 n15:5112605
n3:druhVysledku
n18:D
n3:duvernostUdaju
n9:S
n3:entitaPredkladatele
n7:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
554135
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/04:03096100
n3:jazykVysledku
n11:cze
n3:klicovaSlova
Anachronic attributes; Data preprocessing; Time series
n3:klicoveSlovo
n5:Data%20preprocessing n5:Anachronic%20attributes n5:Time%20series
n3:kontrolniKodProRIV
[5F633AF77D76]
n3:mistoKonaniAkce
Brno
n3:mistoVydani
Ostrava
n3:nazevZdroje
Znalosti 2004
n3:obor
n10:JC
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:rokUplatneniVysledku
n4:2004
n3:tvurceVysledku
Nováková, Lenka Kléma, Jiří Štěpánková, Olga
n3:typAkce
n19:EUR
n3:zahajeniAkce
2004-02-22+01:00
n3:zamer
n17:MSM%20210000012
s:numberOfPages
8
n20:hasPublisher
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava
n13:isbn
80-248-0456-5
n21:organizacniJednotka
21230