DBSMOTE: Density-based synthetic minority over-sampling technique
A dataset exhibits the class imbalance problem when a target class has a very small number of instances relative to other classes. A trivial classifier typically fails to detect a minority class due to its extremely low incidence rate. In this paper, a new over-sampling technique called DBSMOTE is p...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Bunkhumpornpat,C., Sinapiromsaran,K., Lursinsap,C. |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Springer Netherlands
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=HzOxMe3b&scp=84862140885&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/handle/6653943832/38631 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
CORE: Core-based synthetic minority over-sampling and borderline majority under-sampling technique
بواسطة: Bunkhumpornpat C., وآخرون
منشور في: (2015) -
Safe level graph for synthetic minority over-sampling techniques
بواسطة: Chumphol Bunkhumpornpat, وآخرون
منشور في: (2018) -
Safe level graph for synthetic minority over-sampling techniques
بواسطة: Chumphol Bunkhumpornpat, وآخرون
منشور في: (2018) -
DBMUTE: density-based majority under-sampling technique
بواسطة: Bunkhumpornpat C., وآخرون
منشور في: (2017) -
The density-based minority over-sampling framework for class imbalanced problems
بواسطة: Chumphol Bunkhumpornpat
منشور في: (2011)