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Inhaltsangabe
We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets.
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Data Set Modification to Improve ML Algorithm Performance and Speed
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2021
ISBN 10: 6203928720
ISBN 13: 9786203928723
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Data Set Modification to Improve ML Algorithm Performance and Speed
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2021, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203928723
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203928723
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