Abstract-Energy simuleringsverktyg är ett verktyg för att simulera energianvändning av en byggnad innan uppförandet av byggnaden. Vanligen har den en funktion som ger alternativa mönster som är bättre än användarens design. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att söka efter alternativ design som är genom att använda klassificeringsmetod. Klassificeringarna vi använder är Naïve Bayes, Decision Tree och K-Nearest Neighbor. Våra experiment hur att Decision Tree har den snabbaste klassificeringstiden följt av Naïve Bayes och k-Nearest Grann. Skillnaderna mellan klassificeringstid för beslut Tree och Naïve Bayes också mellan Naïve Bayes och k-NN är ungefär en storleksordning. Baserat på percision, recall, mätning, noggrannhet och AUC, prestanda Naïve Bayes är bäst. Det överträffar beslutsträd och k-Nearest Grann på alla parametrar utom precision.
Ashari m.fl. Under 2013 använde Naý.ve Bayes, Decision Tree och k-Nearest Neighbor för att söka efter den alternativa designen genom att använda WECA som ett datautvinningsverktyg och utvecklade tre klassificeringsmodeller REF.
Performance Comparison between Naïve Bayes , Decision Tree and k-Nearest Neighbor in Searching Alternative Design in an Energy Simulation Tool
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}