<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=91397"><dc:title>Gradnja uravnoteženih evolucijskih klasifikacijskih dreves</dc:title><dc:creator>Lahovnik,	Tadej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Karakatič,	Sašo	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Podgorelec,	Vili	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>evolucijski algoritem</dc:subject><dc:subject>odločitvena drevesa</dc:subject><dc:subject>klasifikacija</dc:subject><dc:subject>neuravnoteženi podatki</dc:subject><dc:description>Uspešnost odločitvenih dreves temelji na predpostavki, da učni podatki za vsak razred vključujejo enako količino informacij. Pri nesorazmerni porazdelitvi razredov so klasifikatorji pristransko usmerjeni k večinskim razredom. Zaradi majhnega števila vzorcev manjšinskih razredov klasifikatorji niso zmožni ustreznega usvajanja znanja, kar vodi do slabšega posploševanja in prekomernega prileganja. V okviru zaključnega dela smo razvili več algoritmov za gradnjo uravnoteženih evolucijskih dreves, ki se osredotočajo na reševanje izzivov, povezanih z nesorazmerno porazdelitvijo razredov. Rezultati eksperimenta kažejo, da uravnoteženost evolucijskih dreves ne prispeva k izboljšanju klasifikacije v primerjavi s tradicionalnimi metodami.</dc:description><dc:publisher>[T. Lahovnik]</dc:publisher><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-12-18 13:58:07</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>91397</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>