ENEA-IRIS Open Archive è l’archivio della produzione scientifica dell'ENEA, realizzato con l'obiettivo di raccogliere, catalogare e rendere facilmente accessibili in rete i risultati della ricerca. Gli autori dell’ENEA provvedono a depositare le proprie pubblicazioni (articoli su rivista, presentazioni a congressi, report, ecc.). In particolare, quelle finanziate dalla Commissione Europea nell’ambito del programma H2020 (che prevede il deposito obbligatorio in un Repository), una volta caricate, vengono automaticamente importate dal portale europeo OpenAIRE. È possibile inserire, o importare direttamente dalle banche dati previste, le informazioni descrittive del documento e anche allegare, ove consentito dalla normativa sul diritto d'autore, il testo completo della pubblicazione.
ENEA-IRIS Open Archive utilizza la piattaforma IRIS (Institutional Research Information System) sviluppata da CINECA.
Utilizzo del sistema: Login riservato agli autori ENEA attraverso le credenziali ASIE - Prontuario d'uso - Guida completa - Contatti
EnglishThis paper presents an experiment conducted using machine learning techniques, in particular a support vector machine (SVM) machine in analyzing the results of a dataset from a qualitative survey on energy efficiency in the Lazio Region. The purpose of the experiment is to illustrate the potential of these techniques in the problems of classifying and predicting data in the context of social modeling. The experiment is conducted using a code developed in R.
Questo lavoro presenta un esperimento condotto applicando delle tecniche di machine learning, in particolare una macchina a vettori di supporto (SVM) per l'analisi dei risultati contenuti in un dataset frutto di un'indagine qualitativa sul tema dell'efficienza energetica nella Regione Lazio. Lo scopo dell'esperimento è illustrare le potenzialità delle suddette tecniche nei problemi di classificazione e previsione di dati nel contesto della modellistica sociale. L'esperimento è condotto mediante l'uso di un codice sviluppato in R.
| Titolo: | Machine learning e modelli sociali per l'efficienza energetica. Un esperimento qualitativo per la Regione Lazio |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | giu-2017 |
| Rivista: | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12079/6788 |
| Appare nelle tipologie: | 5.1 Rapporto Tecnico ENEA |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| RT-2017-18-ENEA.pdf | N/A |  | Open Access Visualizza/Apri |
Copyright © 2021