Modification du jeu de données pour améliorer les performances et la vitesse de l'algorithme ML

ISBN-13: 9786204410692 / Francuski / Miękka / 60 str.

Sathish Kumar Penchala; Prateek Dutta; Dheeraj Rane

Opis

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.

O autorze

Penchala, Sathish KumarDr. Sathish Kumar Penchala a écrit de nombreux articles sur l'AIML et est un éminent professeur et responsable de l'AIML à l'IIST, Indore. M. Prateek Dutta est un étudiant en herbe dans la branche AIML, menant un projet de stage avec une collaboration étrangère, Ghrce, Nagpur. Dr. Dheeraj Rane a écrit de nombreux articles sur l'AIML et a été distingué comme professeur et responsable du CSE à l'IIST, Indore.