Improving the classification performance on imbalanced data sets via new hybrid parameterisation model
The aim of this work is to analyse the performance of the new proposed hybrid parameterisation model in handling problematic data. Three types of problematic data will be highlighted in this paper: i) big data set, ii) uncertain and inconsistent data set and iii) imbalanced data set. The proposed hy...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Mohamad, M., Selamat, A., Subroto, I. M., Krejcar, O. |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
King Saud bin Abdulaziz University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/95554/1/AliSelamat2021_ImprovingtheClassificationPerformance.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/95554/ http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.04.009 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Fuzzy and smote resampling technique for imbalanced data sets
بواسطة: Zorkeflee, Maisarah, وآخرون
منشور في: (2015) -
Intuitionistic fuzzy parameterised fuzzy soft set
بواسطة: El-Yagubi, Entisar, وآخرون
منشور في: (2013) -
Imbalanced Classification Methods for Student
Grade Prediction : A Systematic Literature Review
بواسطة: Siti Dianah, Abdul Bujang, وآخرون
منشور في: (2023) -
Classification of Qur’anic topics based on imbalanced
classification
بواسطة: Arkok, Bassam, وآخرون
منشور في: (2020) -
An analysis on new hybrid parameter selection model performance over big data set
بواسطة: Mohamad, Masurah, وآخرون
منشور في: (2020)