Análise da classificação para dados de desequilíbrio
-
- Portugiesisch ausgewählt
31,99 €
UVP
35,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
16.08.2023
Verlag
Edições Nosso ConhecimentoSeitenzahl
68
Maße (L/B/H)
22/15/0,5 cm
Gewicht
119 g
Sprache
Portugiesisch
ISBN
978-620-6-34546-6
Uma enorme quantidade de dados está a ser recolhida e armazenada em bases de dados em todo o mundo. Estes dados agrupam-se e continuam a aumentar todos os anos. Extrair informações que estão escondidas nessas bases de dados e classificar as informações extraídas são as tarefas mais importantes na extração de dados. Se esses conjuntos de dados forem desequilibrados, torna-se difícil lidar com eles. Uma vez que a previsão do futuro é uma das tarefas fundamentais da extração de dados. Trabalhar com conjuntos de dados desequilibrados para prever os resultados possíveis é uma tarefa muito fastidiosa. O conjunto de dados é desequilibrado quando não é classificado corretamente, quando uma classe contém mais instâncias do que outra. São frequentemente representados como uma classe positiva (minoritária) e uma classe negativa (maioritária). A classe que tem menos amostras é designada por classe minoritária e a que tem mais é designada por classe maioritária. O desequilíbrio do conjunto de dados causa muitos problemas sérios na extração de dados, sobretudo porque o algoritmo de classificação padrão considera o conjunto de dados como equilibrado, o que, por sua vez, é parcial em relação à classe maioritária. Para aplicações como o diagnóstico médico, este facto tem um efeito muito grave. Por conseguinte, o equilíbrio do conjunto de dados é fundamental para muitas aplicações em tempo real.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice