Neuware -Po wsemu miru sobiraetsq i hranitsq w bazah dannyh ogromnoe kolichestwo dannyh. Jeti dannye nakapliwa�tsq i prodolzha�t uwelichiwat'sq s kazhdym godom. Izwlechenie informacii, skrytoj w takih bazah dannyh, i klassifikaciq izwlechennoj informacii qwlq�tsq naibolee wazhnymi zadachami w oblasti intellektual'nogo analiza dannyh. Esli takie nabory dannyh nesbalansirowany, to sprawit'sq s nimi stanowitsq slozhno. Poskol'ku prognozirowanie buduschego qwlqetsq odnoj iz fundamental'nyh zadach w oblasti intellektual'nogo analiza dannyh. Rabota s nesbalansirowannymi naborami dannyh dlq predskazaniq wozmozhnyh rezul'tatow qwlqetsq ochen' utomitel'noj zadachej. Nabor dannyh qwlqetsq nesbalansirowannym, kogda on klassificirowan neprawil'no, kogda odin klass soderzhit bol'she �kzemplqrow, chem drugoj. Chasto ih predstawlq�t kak polozhitel'nyj klass (men'shinstwo) i otricatel'nyj (bol'shinstwo). Klass, ime�schij men'shee chislo primerow, nazywaetsq men'shinstwom, a klass, ime�schij bol'shee chislo primerow, nazywaetsq bol'shinstwom.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Russisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786206345411

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Bibliografische Details

Titel: Analiz klassifikacii dlq nesbalansirowannyh dannyh
Verlag: Sciencia Scripts Aug 2023
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN-10: 6206345416
ISBN-13: 9786206345411
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 125 Gramm

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Inhaltsangabe

По всему миру собирается и хранится в базах данных огромное количество данных. Эти данные накапливаются и продолжают увеличиваться с каждым годом. Извлечение информации, скрытой в таких базах данных, и классификация извлеченной информации являются наиболее важными задачами в области интеллектуального анализа данных. Если такие наборы данных несбалансированы, то справиться с ними становится сложно. Поскольку прогнозирование будущего является одной из фундаментальных задач в области интеллектуального анализа данных. Работа с несбалансированными наборами данных для предсказания возможных результатов является очень утомительной задачей. Набор данных является несбалансированным, когда он классифицирован неправильно, когда один класс содержит больше экземпляров, чем другой. Часто их представляют как положительный класс (меньшинство) и отрицательный (большинство). Класс, имеющий меньшее число примеров, называется меньшинством, а класс, имеющий большее число примеров, называется большинством.

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