NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC PHÂN LOẠI LỚP ÍT MẪU TỪ TẬP DỮ LIỆU MẤT CÂN BẰNG

NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC PHÂN LOẠI LỚP ÍT MẪU TỪ TẬP DỮ LIỆU MẤT CÂN BẰNG

Vấn đề mất cân bằng dữ liệu xảy ra khi trong tập dữ liệu có lớp chứa số mẫu nhiều hơn các lớp khác. Phân loại chính xác cho mẫu thuộc lớp nhỏ trong tập mất cân bằng là khó khăn. Khi tỷ lệ mất cân bằng của tập dữ liệu càng cao thì việc phát hiện được mẫu của lớp nhỏ càng khó. Học với chi phí nhạy cảm...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Bùi Minh Quân, Huỳnh Xuân Hiệp, Phạm Xuân Hiền
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: Can Tho University Publisher 2013-10-01
Series:Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Subjects:
Học với chi phí nhạy cảm
tập đa lớp
dữ liệu mất cân bằng
Online Access:https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/1907

Similar Items

Similar Items