Handling unbalanced classes using assembly methods

Idioma: inglés

Editorial: Our Knowledge Publishing Jul 2024, 2024

6207866401 / 9786207866403

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The present work concerns decision optimization using ensemblistic methods for processing unbalanced databases. To achieve this, we used ensemblistic methods, which are based on the homogeneous combination of predictions or classifiers for better generalization.In our project, we used the Credit Card Fraud Detection database to generate and evaluate the proposed model. We also chose the random forest combination method, which combines several decision trees and applies the majority voting strategy to generate an optimal prediction.The aim of our study is to build a prediction model using assembly methods to improve the performance of an individual classifier in dealing with unbalanced datasets.To achieve our goal, apart from the random forest combination method used, we also used the subsampling and oversampling methods to achieve the same results and finally draw a conclusion on the three methods used and this we implemented with the phyton programming language.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786207866403

Título
Handling unbalanced classes using assembly methods
Autor
Fiston Tshianyi Wa Tshianyi
Editorial
Our Knowledge Publishing Jul 2024
Año de publicación
2024
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6207866401
ISBN 13
9786207866403
Peso del artículo
119 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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