Verbesserung von ML-Algorithmen für unausgewogene Datensätze Entschärfung unausgewogener Datenverzerrungen
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- Deutsch ausgewählt
50,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
27.05.2025
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
72
Maße (L/B/H)
22/15/0,5 cm
Gewicht
125 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-8-90150-9
Die große Menge an online generierten Daten hat es Datenwissenschaftlern ermöglicht, diese Informationen zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen für verschiedene Bereiche abzuleiten. Echtzeitdaten sind jedoch oft anfällig für Ungleichgewichte, die die Datenqualität beeinträchtigen können und eine große Herausforderung im Bereich des maschinellen Lernens darstellen. Auf Stichproben basierende Techniken und auf Algorithmen basierende Modelle sind zwei primäre Methoden, die verwendet werden, um Datenungleichgewichte anzugehen und auszugleichen. In dieser Arbeit werden drei verschiedene Techniken vorgestellt, mit denen sich Ungleichgewichte in Echtzeitdaten auf unterschiedlichen Ebenen bewältigen lassen. Der erste Ansatz schlägt eine auf Stichproben basierende Technik vor, die mit dem Bagging-Mechanismus integriert ist, um Datenungleichgewichte zu behandeln. Das Modell identifiziert ein klassenbasiertes Datenungleichgewicht und führt für jede verfügbare Klasse ein Oversampling durch. Der Bagging-Mechanismus umfasst die Erstellung von Teilmengen der Trainingsdaten und zielt darauf ab, die Ungleichgewichtsniveaus in den Trainingsdaten zu variieren, um eine effektive Vorhersage zu gewährleisten. Trotzdem bleibt der Effekt des Ungleichgewichts im Vorhersagemechanismus bestehen und führt zu einer falschen Klassifizierung mehrerer Minderheitsklassen.
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