In the paper we discuss inducing ru

In the paper we discuss inducing rule-based classifiers from
imbalanced data, where one class (a minority class) is under-represented
in comparison to the remaining classes (majority classes). To improve
the ability of a classifier to recognize this class, we propose a new selective
pre-processing approach that is applied to data before inducing a
rule-based classifier. The approach combines selective filtering of the majority
classes with focused over-sampling of the minority class. Results
of a comparative experimental study show that our approach improves
sensitivity for the minority class while preserving the ability of a classifier
to recognize examples from the majority classes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษ เราหารือคำหลักภาษาตามกฎจากการกระตุ้นให้เกิดข้อมูลขาดดุล ชั้นหนึ่ง (class ส่วนน้อย) ที่แสดงภายใต้เมื่อเทียบกับเรียนที่เหลือ (ส่วนใหญ่เรียน) การปรับปรุงความสามารถของลักษณนามที่รู้จักชั้นนี้ ที่เรานำเสนอใหม่เลือกประมวลผลเบื้องต้นแนวทางที่ใช้กับข้อมูลก่อนที่จะกระตุ้นให้เกิดการลักษณนามตามกฎ หนังเลือกกรองส่วนใหญ่เรียนกับเน้นมากกว่าการสุ่มตัวอย่างประเภทชนกลุ่มน้อย ผลลัพธ์ศึกษาทดลองเปรียบเทียบแสดงที่ปรับปรุงแนวทางของเราความไวแสงสำหรับคลาชนกรักษาความสามารถในการจำแนกจดจำตัวอย่างจากชั้นเรียนส่วนใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกระดาษที่เราจะหารือกระตุ้นให้เกิดการจําแนกตามกฎจาก
ข้อมูลขาดดุลที่ระดับหนึ่ง (ชั้นถือหุ้นส่วนน้อย) อยู่ภายใต้การเป็นตัวแทน
ในการเปรียบเทียบกับการเรียนที่เหลือ (เรียนส่วนใหญ่) เพื่อปรับปรุง
ความสามารถในการแยกประเภทการรับรู้ระดับนี้เรานำเสนอเลือกใหม่
วิธีการก่อนการประมวลผลที่ใช้กับข้อมูลก่อนที่จะกระตุ้นให้เกิด
จําแนกตามกฎ วิธีการผสมผสานการกรองเลือกของคนส่วนใหญ่
ชั้นเรียนที่มีมากกว่ามุ่งเน้นการสุ่มตัวอย่างของชั้นชนกลุ่มน้อย ผล
ของการแสดงการศึกษาเปรียบเทียบการทดลองว่าวิธีการของเราช่วยเพิ่ม
ความไวแสงสำหรับการเรียนของชนกลุ่มน้อยในขณะที่รักษาความสามารถในการจําแนกที่
จะรับรู้ตัวอย่างจากชั้นเรียนส่วนใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษที่เราหารือเกี่ยวกับการเหนี่ยวนำกฎคำจากข้อมูลสมดุลที่ระดับหนึ่ง ( เป็นชนกลุ่มน้อยชนชั้น ) ถูกแสดงในการเปรียบเทียบกับ คลาส ( คลาสที่เหลือส่วนใหญ่ ) เพื่อปรับปรุงความสามารถของแบบจำชั้นนี้เราขอใหม่เลือกวิธีการที่ใช้กับการประมวลผลข้อมูลให้เกิดก่อนกฎลักษณนาม วิธีการรวมเลือกการกรองของคนส่วนใหญ่ห้องเรียนเน้นกว่าตัวอย่างของชนกลุ่มน้อยชนชั้น ผลลัพธ์การเปรียบเทียบการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการปรับปรุงความไวของชนกลุ่มน้อยชนชั้นในขณะที่รักษาความสามารถของลักษณนามจำตัวอย่างจากส่วนใหญ่ในชั้นเรียน