Verwandte Artikel zu Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
Inhaltsangabe
Überall auf der Welt werden enorme Datenmengen gesammelt und in Datenbanken gespeichert. Diese Daten werden gebündelt und nehmen jedes Jahr zu. Das Extrahieren von Informationen, die in solchen Datenbanken verborgen sind, und das Klassifizieren der extrahierten Informationen sind die wichtigsten Aufgaben beim Data Mining. Wenn solche Datensätze unausgewogen sind, wird es schwierig, sie zu verarbeiten. Denn die Vorhersage der Zukunft ist eine der grundlegenden Aufgaben im Data Mining. Die Arbeit mit unausgewogenen Datensätzen zur Vorhersage der möglichen Ergebnisse ist eine sehr mühsame Aufgabe. Ein Datensatz ist unausgewogen, wenn er nicht korrekt klassifiziert ist, wenn eine Klasse mehr Instanzen enthält als andere. Sie werden oft als positive Klasse (Minderheit) und negative Klasse (Mehrheit) dargestellt. Die Klasse mit der geringeren Anzahl von Stichproben wird als Minderheitsklasse bezeichnet, die mit der höheren Anzahl als Mehrheitsklasse. Ein unausgewogener Datensatz verursacht viele schwerwiegende Probleme beim Data Mining, da der Standard-Klassifizierungsalgorithmus den Datensatz meist als ausgewogen betrachtet, was wiederum zu einer partiellen Bevorzugung der Mehrheitsklasse führt. Bei Anwendungen wie der medizinischen Diagnose hat dies sehr schwerwiegende Auswirkungen. Daher ist ein ausgeglichener Datensatz für viele Echtzeitanwendungen entscheidend.
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- VerlagVerlag Unser Wissen
- Erscheinungsdatum2023
- ISBN 10 6206345424
- ISBN 13 9786206345428
- EinbandTapa blanda
- SpracheDeutsch
- Anzahl der Seiten72
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Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Rajput Dharmendra SinghDharmendra Singh Rajput - Ph.D. (Januar 2015) auf dem Gebiet des Document Clustering vom National Institute of Technology Bhopal, Indien. Hat mehr als 6 Jahre Erfahrung in Lehre, Forschung und Industrie. Derzei. Bestandsnummer des Verkäufers 1043584363
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Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten | Dharmendra Singh Rajput (u. a.) | Taschenbuch | Paperback | 72 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206345428 | Verantwortliche Person für die EU: Verlag Unser Wissen, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LITAUEN, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 127406352
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Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
Print-on-DemandAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Überall auf der Welt werden enorme Datenmengen gesammelt und in Datenbanken gespeichert. Diese Daten werden gebündelt und nehmen jedes Jahr zu. Das Extrahieren von Informationen, die in solchen Datenbanken verborgen sind, und das Klassifizieren der extrahierten Informationen sind die wichtigsten Aufgaben beim Data Mining. Wenn solche Datensätze unausgewogen sind, wird es schwierig, sie zu verarbeiten. Denn die Vorhersage der Zukunft ist eine der grundlegenden Aufgaben im Data Mining. Die Arbeit mit unausgewogenen Datensätzen zur Vorhersage der möglichen Ergebnisse ist eine sehr mühsame Aufgabe. Ein Datensatz ist unausgewogen, wenn er nicht korrekt klassifiziert ist, wenn eine Klasse mehr Instanzen enthält als andere. Sie werden oft als positive Klasse (Minderheit) und negative Klasse (Mehrheit) dargestellt. Die Klasse mit der geringeren Anzahl von Stichproben wird als Minderheitsklasse bezeichnet, die mit der höheren Anzahl als Mehrheitsklasse. Ein unausgewogener Datensatz verursacht viele schwerwiegende Probleme beim Data Mining, da der Standard-Klassifizierungsalgorithmus den Datensatz meist als ausgewogen betrachtet, was wiederum zu einer partiellen Bevorzugung der Mehrheitsklasse führt. Bei Anwendungen wie der medizinischen Diagnose hat dies sehr schwerwiegende Auswirkungen. Daher ist ein ausgeglichener Datensatz für viele Echtzeitanwendungen entscheidend. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206345428
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Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
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Verlag Unser Wissen Aug 2023, 2023
ISBN 10: 6206345424
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Überall auf der Welt werden enorme Datenmengen gesammelt und in Datenbanken gespeichert. Diese Daten werden gebündelt und nehmen jedes Jahr zu. Das Extrahieren von Informationen, die in solchen Datenbanken verborgen sind, und das Klassifizieren der extrahierten Informationen sind die wichtigsten Aufgaben beim Data Mining. Wenn solche Datensätze unausgewogen sind, wird es schwierig, sie zu verarbeiten. Denn die Vorhersage der Zukunft ist eine der grundlegenden Aufgaben im Data Mining. Die Arbeit mit unausgewogenen Datensätzen zur Vorhersage der möglichen Ergebnisse ist eine sehr mühsame Aufgabe. Ein Datensatz ist unausgewogen, wenn er nicht korrekt klassifiziert ist, wenn eine Klasse mehr Instanzen enthält als andere. Sie werden oft als positive Klasse (Minderheit) und negative Klasse (Mehrheit) dargestellt. Die Klasse mit der geringeren Anzahl von Stichproben wird als Minderheitsklasse bezeichnet, die mit der höheren Anzahl als Mehrheitsklasse. Ein unausgewogener Datensatz verursacht viele schwerwiegende Probleme beim Data Mining, da der Standard-Klassifizierungsalgorithmus den Datensatz meist als ausgewogen betrachtet, was wiederum zu einer partiellen Bevorzugung der Mehrheitsklasse führt. Bei Anwendungen wie der medizinischen Diagnose hat dies sehr schwerwiegende Auswirkungen. Daher ist ein ausgeglichener Datensatz für viele Echtzeitanwendungen entscheidend. 72 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206345428
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Analyse der Klassifizierung für unausgewogene Daten
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Verlag Unser Wissen Aug 2023, 2023
ISBN 10: 6206345424
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