| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Gradnja uravnoteženih evolucijskih klasifikacijskih dreves : magistrsko delo
Avtorji:ID Lahovnik, Tadej (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Podgorelec, Vili (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Lahovnik_Tadej_2025.pdf (2,85 MB)
MD5: FCCBC9CD52E6C12B19DE37D1FD0993FA
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis: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.
Ključne besede:evolucijski algoritem, odločitvena drevesa, klasifikacija, neuravnoteženi podatki
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[T. Lahovnik]
Leto izida:2024
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII,74 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-91397 Novo okno
UDK:004.021:575.82(043.2)
COBISS.SI-ID:227265539 Novo okno
Datum objave v DKUM:06.02.2025
Število ogledov:145
Število prenosov:102
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:18.12.2024

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Construction of balanced evolutionary classification trees
Opis:The performance of decision trees relies on the assumption that the training data for each class includes the same amount of information. When the distribution of classes is imbalanced, the classifiers are biased towards the majority classes. Due to the small number of minority class samples, the classifiers cannot adequately extract knowledge, leading to poor generalisation and overfitting. As part of our final work, we developed several algorithms for building balanced evolutionary trees that address the challenges associated with imbalanced class distributions. Experimental results show that balanced evolutionary trees do not contribute to classification improvement compared to traditional methods.
Ključne besede:evolutionary algorithm, decision trees, classification, imbalanced data


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici