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Nous proposons deux étapes de prétraitement de la classification qui appliquent des algorithmes basés sur la coque convexe à l'ensemble d'apprentissage afin d'améliorer les performances et la vitesse de la classification. L'algorithme de reconstruction de classe utilise un algorithme de regroupement combiné à une approche basée sur la coque convexe qui ré-étiquette l'ensemble de données avec une structure de classe nouvelle et étendue. Nous démontrons comment cet algorithme d'amélioration des performances permet d'augmenter les résultats de précision de Naive Bayes dans certains cas, mais pas tous, qui utilisent des ensembles de données du monde réel.…mehr

Produktbeschreibung
Nous proposons deux étapes de prétraitement de la classification qui appliquent des algorithmes basés sur la coque convexe à l'ensemble d'apprentissage afin d'améliorer les performances et la vitesse de la classification. L'algorithme de reconstruction de classe utilise un algorithme de regroupement combiné à une approche basée sur la coque convexe qui ré-étiquette l'ensemble de données avec une structure de classe nouvelle et étendue. Nous démontrons comment cet algorithme d'amélioration des performances permet d'augmenter les résultats de précision de Naive Bayes dans certains cas, mais pas tous, qui utilisent des ensembles de données du monde réel.
Autorenporträt
El Dr. Sathish Kumar Penchala tiene muchos artículos sobre AIML y es un distinguido profesor y jefe de AIML en IIST, Indore El Sr. Prateek Dutta es un estudiante aspirante en la rama de AIML, líder de proyecto de prácticas con la colaboración extranjera, Ghrce, Nagpur Dr. Dheeraj Rane tiene muchos artículos sobre AIML y distinguida facultad y cabeza para CSE en IIST, Indore