Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Stefanowski J.

1 2006

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: niezrównoważone dane

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Selektywny wybór przykładów w konstrukcji klasyfikatorów z niezrównoważonych danych

Stefanowski J.

Pomiary Automatyka Kontrola

2006

R. 52, nr 6 bis

65-67

W artykule omawia się problemy automatycznego konstruowania klasyfikatorów, będących zbiorem reguł decyzyjnych, z niezrówno-ważonych danych, w których klasa obiektów, będących przedmiotem szczególnego zainteresowania, zawiera zdecydowanie mniej przykładów niż inne klasy. W celu polepszenia zdolności rozpoznawania przykładów z klasy mniejszościowej przedstawia się propozycje wykorzystania selektywnego wyboru przykładów z klasy większościowej przed fazą indukcji reguł. Podejście jest ocenione w eksperymentach porównawczych ze innymi metodami.

This paper concerns problems of automatic learning rule based classifiers from imbalanced data, where the minority class of primary importance is underrepresented in comparison to majority classes. To improve recognition of the minority class, we present the new approach, where the rule induction is combined with the selective filtering phase that removes noisy and borderline majority class examples from the input data. This approach is evaluated in a comparative experimental study.