کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6862161 | 1439264 | 2017 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Broaden the minority class space for decision tree induction using antigen-derived detectors
ترجمه فارسی عنوان
فضای کلاس اقلیت را برای القاء درخت تصمیمی با استفاده از آشکارسازهای آنتی ژن گسترش دهید
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انتخاب منفی، یادگیری عدم تعادل، انتخاب مجدد درخت تصمیم گیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
To deal with lack of density over imbalanced datasets, a Negative Selection Over-Sampling Technology (NSOTE) is proposed. NSOTE is based on a negative selection mechanism of our human immune system. It generates antigen-derived detectors of majority class examples to enrich the decision regions of the space of minority class. Meanwhile, through learning the density distribution of minority class examples, NSOTE eliminates the noise detectors that deviate from the minority class space. Our experimental results show that our NSOTE can achieve better performance than existing resampling methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 137, 1 December 2017, Pages 196-205
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 137, 1 December 2017, Pages 196-205
نویسندگان
Xusheng Ai, Jian Wu, Zhiming Cui, Victor S. Sheng,