prikaz prve stranice dokumenta Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka
Rad nije dostupan
završni rad
Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:156417
Josipović, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Josipović, M. (2019). Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, Marko. "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, Marko. "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, M. (2019). 'Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović M. Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

M. Josipović, "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417
Podaci o radu
NaslovPostupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka
Naslov (engleski)Machine Learning Methods for Improving Classification Accuracy of Minority Classes on Unbalanced Datasets
AutorMarko Josipović
MentorAlan Jović (mentor)
Član povjerenstvaAlan Jović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNikolina Frid (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Stančin (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad uspoređuje utjecaj postupaka za popravljanje točnosti i njihovih kombinacija na klasifikaciju manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka. Za potrebe eksperimentalnog vrednovanja razvijena je web aplikacija. Na temelju rezultata eksperimentalnog vrednovanja donesen je zaključak da odabir postupaka za popravljanje točnosti ovisi o karakteristikama skupa nad kojim se obavlja klasifikacija. Postupci ponovnog uzorkovanja koji su postigli najbolje rezultate nad skupovima podataka odabranima za vrednovanje su: SMOTE te kombinacije SMOTE+ADASYN, SMOTE+Random Under, SMOTE+ADASYN+NearMiss, SMOTE+ADASYN+Random Under, SMOTE+NearMiss+Random Under i kombinacija sva 4 postupka. Osim postupaka ponovnog uzorkovanja uspoređena su dva algoritma klasifikacije, rezultati pokazuju da je za klasifikaciju nebalansiranih skupova podataka ansambl klasifikatora balansirane slučajne šume prikladniji od algoritma knajbližih susjeda.
Sažetak (engleski)
This paper compares the influence of methods and combinations of methods for improving classification accuracy of minority classes on unbalanced datasets. Web application has been developed for the purpose of experimental evaluation. Based on the results of the experimental evaluation, it was concluded that the choice of methods depends heavily on the characteristics of datasets on which the classification was performed. Resamplingmethodsthatachievedthebestresultsare: SMOTEandcombinations SMOTE+ADASYN, SMOTE+Random Under, SMOTE+ADASYN+NearMiss, SMOTE+ADASYN+RandomUnder,SMOTE+NearMiss+RandomUnderandthecombination of all 4 methods. In addition to resampling methods, the paper compares two classification algorithms. The results show that Balanced Random Forest ensemble is better suited for classification of unbalanced datasets than k Nearest Neighbors classifier.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:156417
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 18:44:28