Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Data Preprocessing Strategies in Imbalanced Data Classification
Haluška, Radovan ; Skopal, Tomáš (vedoucí práce) ; Svoboda, Martin (oponent)
Učenie sa z dát s nevyváženým pomerom tried je témou výskumu, ktorá sa skúma už mnoho rokov. V súčasnosti sa používajú dva hlavné prístupy - metódy na úrovni dát a metódy na úrovni algoritmov. Rozhodli sme sa študovať metódy vzorkovania, ktoré patria do kategórie metód na úrovni dát. Tieto metódy modifikujú trénovaciu časť dát, na rozdiel od metód na úrovni algoritmov, ktoré modifikujú samotný klasifikátor. Metódy vzorkovania sa ďalej delia na metódy prevzorkovani a podvzorkovania. Je náročné vedieť, ktorá skupina metód funguje lepšie a ktoré algoritmy vynikajú najviac. Usku- točnili sme preto experiment nevídaného rozsahu. Systematicky a robustne sme porovnali šestnásť metód prevzorkovania nad osemnástimi datasetmi s nevyváženým pomerom tried a zhrnuli sme výsledky v tejto práci. Výsledky ukazujú, že metódy prevzorkovania prekonali väčšinu metód podvzorkovania z hľadiska výkonu aj času predspracovania. 1

Viz též: podobná jména autorů
4 Haluska, Roman
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.