Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin

Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Ba...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי: Phan, Bích Chung
פורמט: ספר
שפה:Undetermined
יצא לאור: Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2011
נושאים:
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!
Thư viện lưu trữ: Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ
תיאור
סיכום:Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định và đề xuất chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số thheo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần, cho thấy hiệu quả phân loại chính xác hơn khi so sánh với giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc