Uma enorme quantidade de dados est� a ser recolhida e armazenada em bases de dados em todo o mundo. Estes dados agrupam-se e continuam a aumentar todos os anos. Extrair informa��es que est�o escondidas nessas bases de dados e classificar as informa��es extra�das s�o as tarefas mais importantes na extra��o de dados. Se esses conjuntos de dados forem desequilibrados, torna-se dif�cil lidar com eles. Uma vez que a previs�o do futuro � uma das tarefas fundamentais da extra��o de dados. Trabalhar ...
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Uma enorme quantidade de dados est� a ser recolhida e armazenada em bases de dados em todo o mundo. Estes dados agrupam-se e continuam a aumentar todos os anos. Extrair informa��es que est�o escondidas nessas bases de dados e classificar as informa��es extra�das s�o as tarefas mais importantes na extra��o de dados. Se esses conjuntos de dados forem desequilibrados, torna-se dif�cil lidar com eles. Uma vez que a previs�o do futuro � uma das tarefas fundamentais da extra��o de dados. Trabalhar com conjuntos de dados desequilibrados para prever os resultados poss�veis � uma tarefa muito fastidiosa. O conjunto de dados � desequilibrado quando n�o � classificado corretamente, quando uma classe cont�m mais inst�ncias do que outra. S�o frequentemente representados como uma classe positiva (minorit�ria) e uma classe negativa (maiorit�ria). A classe que tem menos amostras � designada por classe minorit�ria e a que tem mais � designada por classe maiorit�ria. O desequil�brio do conjunto de dados causa muitos problemas s�rios na extra��o de dados, sobretudo porque o algoritmo de classifica��o padr�o considera o conjunto de dados como equilibrado, o que, por sua vez, � parcial em rela��o � classe maiorit�ria. Para aplica��es como o diagn�stico m�dico, este facto tem um efeito muito grave. Por conseguinte, o equil�brio do conjunto de dados � fundamental para muitas aplica��es em tempo real.
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