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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 제31권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2004.10
수록면
706 - 708 (3page)

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대부분의 기계학습 알고리즘은 학습 데이터에서 각각의 범주간의 비율이 동일하거나 비슷하다는 가정 하에 문제를 풀게 된다. 그러나 실제 문제에서는 그 비율이 동일하지 않으며 매우 큰 차이를 보이기도 하는데 이는 분류 성능을 저하시키는 요인이기 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. Introduction

2. The effect of class imbalance

3. Ensemble with undersampling

4. Experiment

5. Conclusion

6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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