Modificação do conjunto de dados para melhorar o desempenho e a velocidade do algoritmo ML
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Propomos duas etapas de pré-processamento da classificação que aplicam algoritmos de casco convexo ao conjunto de treinamento para ajudar a melhorar o desempenho e a velocidade da classificação. O algoritmo de Reconstrução de Classe utiliza um algoritmo de clustering combinado com uma abordagem baseada em casco convexo que re-rotula o conjunto de dados com uma nova e expandida estrutura de classe. Nós demonstramos como este algoritmo de melhoria de desempenho ajuda a aumentar a precisão dos resultados de Naive Bayes em alguns, mas não em todos os casos que utilizam conjuntos de dados...
Propomos duas etapas de pré-processamento da classificação que aplicam algoritmos de casco convexo ao conjunto de treinamento para ajudar a melhorar o desempenho e a velocidade da classificação. O algoritmo de Reconstrução de Classe utiliza um algoritmo de clustering combinado com uma abordagem baseada em casco convexo que re-rotula o conjunto de dados com uma nova e expandida estrutura de classe. Nós demonstramos como este algoritmo de melhoria de desempenho ajuda a aumentar a precisão dos resultados de Naive Bayes em alguns, mas não em todos os casos que utilizam conjuntos de dados do mundo real.
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