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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.4
- 수록면
- 2,037 - 2,042 (6page)
이용수
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Class imbalance problem is a challenging issue in data mining and machine learning. With imbalanced data set, the object of interest is usually a minority class, but standard classifiers tend to be poor at classifying a minority class. Ensemble method such as AdaBoost is a representative approach known for having best performance to relax imbalance problem. The objective is to propose a modified AdaBoost model with SVM component focusing class imbalance problem by categorizing instances and differentiating instance weights according to the category of instances.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Experiments
4. Result
5. Conclusion
6. Acknowledgement
7. Reference
참고문헌 (0)
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