Safe level graph for synthetic minority over-sampling techniques
In the class imbalance problem, most existent classifiers which are designed by the distribution of balance datasets fail to recognize minority classes since a large number of negative instances can dominate a few positive instances. Borderline-SMOTE and Safe-Level-SMOTE are over-sampling techniques...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , |
---|---|
التنسيق: | وقائع المؤتمر |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84891076473&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/52410 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
كن أول من يترك تعليقا!