Nuovo metodo per migliorare l'estrazione di dati multiclasse sbilanciati

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Lo sbilanciamento delle classi è uno dei problemi più impegnativi per le tecniche di data mining e di apprendimento automatico. Nelle applicazioni del mondo reale, i dati hanno spesso una distribuzione delle classi squilibrata. Ciò si verifica quando la maggior parte degli esempi appartiene a una classe maggioritaria e pochi esempi appartengono a una classe minoritaria. In questo caso, i classificatori standard tendono a classificare tutti gli esempi come classe maggioritaria e a ignorare completamente la classe minoritaria. Per questo problema, i ricercatori hanno proposto molte soluzioni ...