Neuware - This work discusses the theoretical abilities ofthree commonly used classifier learning methods andoptimization techniques to cope with characteristicsof real-world classification problems, morespecifically varying misclassification costs,imbalanced data sets and varying degrees of hardnessof class boundaries.From these discussions a universally applicableoptimization framework is derived that successfullycorrects the error-based inductive bias of classifierlearning methods on image data within the domain ofmedical diagnosis.The framework was designed considering several pointsfor improvement of common optimization techniques,such as the modification of the optimizationprocedure for inducer-specific parameters, themodification of input data by an arcing algorithm,and the combination of classifiers according tolocally-adaptive, cost-sensitive voting schemes.The framework is designed to make the learningprocess cost-sensitive and to enforce more balancedmisclassification costs between classes. Results onthe evaluated domain are promising, while furtherimprovements can be expected after some modificationsto the framework.

N� de ref. del art�culo 9783836492232

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Classifier Learning for Imbalanced Data : A Comparison of kNN, SVM, and Decision Tree Learning
Editor: VDM Verlag Dr. M�ller, VDM Verlag Dr. M�ller E.K.
Fecha de publicaci�n: 2008
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3836492237
ISBN 13: 9783836492232
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 11 de largo
Peso: 292 gramos

Acerca de

Sinopsis

This work discusses the theoretical abilities of three commonly used classifier learning methods and optimization techniques to cope with characteristics of real-world classification problems, more specifically varying misclassification costs, imbalanced data sets and varying degrees of hardness of class boundaries. From these discussions a universally applicable optimization framework is derived that successfully corrects the error-based inductive bias of classifier learning methods on image data within the domain of medical diagnosis. The framework was designed considering several points for improvement of common optimization techniques, such as the modification of the optimization procedure for inducer-specific parameters, the modification of input data by an arcing algorithm, and the combination of classifiers according to locally-adaptive, cost-sensitive voting schemes. The framework is designed to make the learning process cost-sensitive and to enforce more balanced misclassification costs between classes. Results on the evaluated domain are promising, while further improvements can be expected after some modifications to the framework.

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Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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