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É estudado o efeito dos valores em falta na classificação dos dados. É apresentada uma análise comparativa da precisão da classificação dos dados em diferentes cenários. No estudo, são consideradas várias técnicas de pesquisa para a seleção de características e são aplicadas para pré-processar o conjunto de dados. Os desempenhos preditivos dos classificadores populares são comparados quantitativamente. O conjunto de dados é retirado de um contexto de deteção-decisão de cancro da mama disponível no repositório de aprendizagem automática da UCI. Depois de analisar os resultados experimentais, o…mehr

Produktbeschreibung
É estudado o efeito dos valores em falta na classificação dos dados. É apresentada uma análise comparativa da precisão da classificação dos dados em diferentes cenários. No estudo, são consideradas várias técnicas de pesquisa para a seleção de características e são aplicadas para pré-processar o conjunto de dados. Os desempenhos preditivos dos classificadores populares são comparados quantitativamente. O conjunto de dados é retirado de um contexto de deteção-decisão de cancro da mama disponível no repositório de aprendizagem automática da UCI. Depois de analisar os resultados experimentais, o trabalho estabelece o conceito geral de uma melhor precisão de classificação utilizando a substituição de valores em falta.
Autorenporträt
Ha più di 13 anni di esperienza nell'insegnamento dell'informatica e della tecnologia dell'informazione a livello UG e PG - Ha un'esperienza di ricerca di circa 10 anni, compreso il dottorato di ricerca. - Ha pubblicato oltre 100 articoli di ricerca in atti di conferenze e riviste di riferimento e ha pubblicato 5 libri nell'area del Data Mining e del Machine Learning.