Применение алгоритмов генерации данных для построения нечетких классификаторов

Статья в сборнике трудов конференции

Одним из способов исправления дисбаланса в данных является применение предобработки, направленной на увеличение числа экземпляров наименьшего класса. Особенно распространены алгоритмы на основе техники SMOTE, которые генерируют данные путем интерполяции. Цель данной статьи заключается в проверке, является ли использование SMOTE более эффективным инструментом при построении нечеткого классификатора, чем оптимизация параметров термов метаэвристикой со средней геометрической точностью в фитнес-функции.

Библиографическая запись: Бардамова, М. Б. Применение алгоритмов генерации данных для построения нечетких классификаторов / М. Б. Бардамова // Научная сессия ТУСУР – 2021: Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР по материалам международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (Томск, 19-21 мая 2021 г.). – Томск: В-Спектр, 2021. – Ч. 2. – С. 184-187.

Конференция:

• Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Научная сессия ТУСУР – 2021»
• Россия, Томская область, Томск, 19-21 мая 2021,
• Международная

Издательство:

В-Спектр

Россия, Томская область, Томск