Modificação do Conjunto de Dados para Melhorar o Desempenho e Velocidade do Algoritmo ML - Penchala, Dr. Sathish Kumar;K., Kishore Anthuvan Sahayaraj
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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 do mundo real.…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
El Dr. Sathish Kumar Penchala, profesional de la educación, obtuvo un máster en Sistema Informático Distribuido y un doctorado en CSE. Ha publicado varias revistas sobre aprendizaje automático. El Dr. Kishore Anthuvan Sahayaraj, profesional de la educación, obtuvo un máster en Sistema de Computación Distribuida y un doctorado en CSE.