Analisi della classificazione per dati sbilanciati
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
16.08.2023
Verlag
Edizioni SapienzaSeitenzahl
68
Maße (L/B/H)
22/15/0.5 cm
Gewicht
119 g
Sprache
Italienisch
ISBN
978-620-6-34545-9
Un'enorme quantit� di dati viene raccolta e archiviata nei database di tutto il mondo. Questi dati si accumulano e continuano ad aumentare ogni anno. Estrarre le informazioni nascoste in questi database e classificare le informazioni estratte sono i compiti pi羅 importanti del data mining. Se questi insiemi di dati sono sbilanciati, diventa difficile gestirli. La previsione del futuro 癡 uno dei compiti fondamentali del data mining. Lavorare con insiemi di dati sbilanciati per prevedere i possibili risultati 癡 un compito molto noioso. Un set di dati 癡 sbilanciato quando non viene classificato correttamente, quando una classe contiene pi羅 istanze di altre. Spesso vengono rappresentate come una classe positiva (minoranza) e una negativa (maggioranza). La classe che ha un numero minore di campioni 癡 chiamata classe minoritaria, mentre quella che ne ha di pi羅 癡 chiamata classe maggioritaria. I dataset sbilanciati causano molti problemi seri nel data mining, per lo pi羅 l'algoritmo di classificazione standard considera il dataset come bilanciato, che a sua volta 癡 parziale verso la classe maggioritaria. Per applicazioni come la diagnosi medica, ci簷 provoca effetti molto gravi. Il bilanciamento del set di dati 癡 quindi fondamentale per molte applicazioni in tempo reale.
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