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J-GLOBAL ID：202002274988786341   整理番号：20A0222265

適応型合成サンプリング(Adasyn)とk-最近傍(KNN)アルゴリズムを用いたバンドン再生におけるChili商品価格予測【JST・京大機械翻訳】

Chili Commodity Price Forecasting in Bandung Regency using the Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) and K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithms

著者 (4件)： S Hasmita (Telkom University,School of Computing,Bandung,Indonesia,40257) ,  Nhita Fhira (Telkom University,School of Computing,Bandung,Indonesia,40257) ,  Saepudin Deni (Telkom University,School of Computing,Bandung,Indonesia,40257) ,  Aditsania Annisa (Telkom University,School of Computing,Bandung,Indonesia,40257)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICOIACT  ページ： 434-438  発行年： 2019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： 赤トウガラシはインドネシアにおける重要な香辛料である。農業省(MoA)は,地域的および国際的にインドネシア経済に対する赤トウガラシの有意な寄与を報告した。チリの植物は,年から年にかけて価格膨張レを経験する。この価格変化は,需要の数や気象の変化などのいくつかの要因により影響され,両者とも生産に影響を与える。本研究では,チリ価格データと気象データに基づくK最近傍(KNN)アルゴリズムを用いて,チリ価格の予測を行った。得られたデータは不均衡なクラスを持っているので,適応合成(ADASYN)アルゴリズムをこの問題を克服するために使用した。その結果,KNNを用いた分類は93%の最高精度に達したが,F1スコアは0%であった。対照的に,KNNとADASYNを用いた分類は100%の精度と100%のF1スコアを得た。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気象 ,  *アルゴリズム ,  気象データ ,  チリ共和国 ,  農業 ,  インドネシア共和国
準シソーラス用語： 不均衡 ,  価格予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプリング ,  KNN ,  アルゴリズム ,  商品価格 ,  予測