A New Instance Selection Method for Enlarging Margins Between Classes

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi
Volume:5 Issue:2
A New Instance Selection Method for Enlarging Margins Between Classes

A New Instance Selection Method for Enlarging Margins Between Classes

Pages : 119-126

View : 42 | Download : 11

Publication Date : 2022-09-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri kümelerindeki gereksiz örneklerin atılması öğrenme sürecini kısalttığı gibi gürültülü verileri ortadan kaldırdığı için öğrenme performansını da arttırmaktadır. Örnek seçim yöntemleri, yukarıda belirtilen görevleri yerine getirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makalede, `Border Instances Reduction using Classes Handily insert ignore into journalissuearticles values(BIRCH);` adlı yeni bir denetimli örnek seçim algoritması öneriyoruz. BIRCH, her örneğin k-en yakın komşularını dikkate alarak, sadece aynı sınıftan komşuları olan, yani farklı sınıflardan komşuları olmayan örnekleri seçer. BIRCH, çeşitli alanlardan on beş veri kümesi kullanılarak biri geleneksel ve dördü son teknoloji örnek seçim algoritması ile karşılaştırılmıştır. Ampirik sonuçlar, BIRCH`in komşu sayısının ayarlanmasıyla doğruluk oranı ve azaltma oranı arasındaki dengeyi iyi sağladığını göstermektedir. Ayrıca önerilen yöntem, yüksek bir sınıflandırma doğruluğunu sağlamayı garanti eder. Önerilen algoritmanın kaynak kodu https://github.com/fatihaydin1/BIRCH web adresinde bulunabilir.
Keywords : Makine öğrenmesi, en yakın komşular, örnek azaltma, örnek seçimi, büyük veri

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.