Effective Class-Imbalance Learning Based on SMOTE and Convolutional Neural Networks
Imbalanced Data (ID) is a problem that deters Machine Learning (ML) models from achieving satisfactory results. ID is the occurrence of a situation where the quantity of the samples belonging to one class outnumbers that of the other by a wide margin, making such models’ learning process biased towa...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
MDPI AG
2023-03-01
|
| Loạt: | Applied Sciences |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://www.mdpi.com/2076-3417/13/6/4006 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|