資料層級方法於類別不平衡資料集之研究: 資料平衡化與清理議題;Data Level Solutions for Class Imbalanced Datasets: Data Balancing and Cleaning Issues

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題名:	資料層級方法於類別不平衡資料集之研究: 資料平衡化與清理議題;Data Level Solutions for Class Imbalanced Datasets: Data Balancing and Cleaning Issues
作者:	國立中央大學資訊管理學系
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	類別不平衡;樣本抽樣;案例篩選;遺漏值填補;資料探勘;集成式學習;class imbalance;data re-sampling;instance selection;missing value imputation;data mining;ensemble learning
日期:	2022-07-26
上傳時間:	2022-07-27 11:32:35 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	本研究計畫的結果與發現可以幫助未來在面對不同實務應用領域之類別不平衡資料集時要如何強化目前樣本抽樣技術的結果，以及要如何整合其他重要的資料淨化的技術與步驟，包括案例篩選與遺漏值填補。如此，對於後續的資料探勘品質與結果皆會有一定的提升。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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