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J-GLOBAL ID：201702217112676596   整理番号：17A1774786

不均衡医療データセットの分類改良のための前処理補正技術【Powered by NICT】

Preprocessing compensation techniques for improved classification of imbalanced medical datasets

著者 (2件)： Wosiak Agnieszka (Lodz University of Technology, Institute of Information Technology ul. Wolczanska 215 90-924 Lodz, Poland) ,  Karbowiak Sylwia (Lodz University of Technology, Institute of Information Technology ul. Wolczanska 215 90-924 Lodz, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FedCSIS  ページ： 203-211  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラス不均衡を用いた医療データセットにおける分類技術を適用することの問題について検討した。研究の目的は,分類結果に負の影響を与える因子を同定することであると性能を改善することが可能であることを作用を提案した。不均一および複合体クラス分布の影響を軽減するために,データセットをバランスさせる方法を提案し,比較した。実験は五データセットの三成分と二多クラスについて実施した。データに適用したいくつかのデータ前処理法,種々の手法を用いた分類を構成する。研究は,いくつかのデータセットに対しては,ある種の前処理法と他の方法よりも性能が優れている分類手法が存在することを示した。複雑な分布または非常に多くの特徴を有したデータセットに対して正確に予測ラベルの比は再サンプリング法と分類技術を適用したかにかかわらず低い可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  *前処理 ,  複合体
準シソーラス用語： データ前処理 ,  クラス不均衡 ,  *不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 均衡 ,  医療 ,  データセット ,  分類