Un'enorme quantit� di dati viene raccolta e archiviata nei database di tutto il mondo. Questi dati si accumulano e continuano ad aumentare ogni anno. Estrarre le informazioni nascoste in questi database e classificare le informazioni estratte sono i compiti pi� importanti del data mining. Se questi insiemi di dati sono sbilanciati, diventa difficile gestirli. La previsione del futuro � uno dei compiti fondamentali del data mining. Lavorare con insiemi di dati sbilanciati per prevedere i possibili risultati � un ...
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Un'enorme quantit� di dati viene raccolta e archiviata nei database di tutto il mondo. Questi dati si accumulano e continuano ad aumentare ogni anno. Estrarre le informazioni nascoste in questi database e classificare le informazioni estratte sono i compiti pi� importanti del data mining. Se questi insiemi di dati sono sbilanciati, diventa difficile gestirli. La previsione del futuro � uno dei compiti fondamentali del data mining. Lavorare con insiemi di dati sbilanciati per prevedere i possibili risultati � un compito molto noioso. Un set di dati � sbilanciato quando non viene classificato correttamente, quando una classe contiene pi� istanze di altre. Spesso vengono rappresentate come una classe positiva (minoranza) e una negativa (maggioranza). La classe che ha un numero minore di campioni � chiamata classe minoritaria, mentre quella che ne ha di pi� � chiamata classe maggioritaria. I dataset sbilanciati causano molti problemi seri nel data mining, per lo pi� l'algoritmo di classificazione standard considera il dataset come bilanciato, che a sua volta � parziale verso la classe maggioritaria. Per applicazioni come la diagnosi medica, ci� provoca effetti molto gravi. Il bilanciamento del set di dati � quindi fondamentale per molte applicazioni in tempo reale.
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