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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
Autor: Sathish Kumar Penchala
Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza... Viac o knihe
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Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale.
- Vydavateľstvo: Edizioni Sapienza
- Rok vydania: 2022
- Formát: Paperback
- Rozmer: 220 x 150 mm
- Jazyk: Taliansky jazyk
- ISBN: 9786204410708
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