Modifica del set di dati per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
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Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano datas...
Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale.
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