On mining fuzzy classi cation rules for imbalanced data
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سیستم های فازی ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,622
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICFUZZYS11_038
تاریخ نمایه سازی: 4 مرداد 1390
چکیده مقاله:
Fuzzy rule-based classi cation system (FRBCS) is a popular machine learning technique for classi cation purposes. One of the major issues when applying it on imbalanceddata sets is its biased to the majority class, such that, it performs poorly in respect to the minority class. However many cases the minority classes are more important than the majority ones. In this paper, we have extended the basic FRBCS in order to decrease the side e ects of imbalanced data by employing data-mining criteria such as con dence and support. These measures are computed from information derived from data in the subspaces of each fuzzy rule. The experimental results show that the proposed method can improve the classi cation accuracy when applied on benchmark data sets
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohsen Rahmanian
Jahrom Higher Education Complex, Computer dept
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :