تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
لتصنيف المتعدد البيانات غير المتوازنة: تآزر التصنيف الثنائي مع اختبار الخصائص
MULTI-CLASSIFICATION TASKS IN IMBALANCED DATASETS: ON THE SYNYRGY BETWEEN ROBUST PAIRWISE LEARNING TECHNIQUES AND FEATURE SELECTION
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : يعد تصنيف البيانات غير المتوازنة من أكثر المشاكل تكرارًا في مجال تطبيقات التصنيف، كما يعد أحد التحديات؛ لأنه يؤدي إلى نتائج تصنيف خاطئة. إضافة إلى ذلك يمكن أن تتزامن مشكلة عدم توازن البيانات مع مشكلة تعدد الفئات مما يؤدي إلى المزيد من التعقيد؛ لأنه يمكن أن تكون هناك فئة ذات أقلية بالنسبة لبعض الفئات، وفي نفس الوقت ذات أكثرية بالنسبة لفئات أخرى؛ ومن هذا المنطلق اقترحنا نموذج تصنيف جديد أطلقنا عليه: LFSC-OVO لتحسين أداء تصنيف البيانات غير المتوازنة من ناحية رفع معدل دقة التصنيف، يعتمد تصميم هذا النموذج على دمج فكرة تقسيم المشكلة مع اختيار الخصائص، ويكمن تميّز هذا المقترح في مستوى تطبيق اختيار الخصائص خلال عملية التصنيف، حيث إنه لم يتم تطبيق اختيار الخصائص سابقًا بشكل منفرد لكل مشكلة ثنائية، بعد ذلك تم اختبار أداء LFSC-OVO على سبع مجموعات من البيانات غير المتوازنة التي تحتوي على فئات متعددة، وذلك باستخدام أنواع متعددة من المصنفات وأساليب التجميع، كما تم مقارنة أدائه مع طريقة أخرى مقترحة في الدراسات السابقة تطبق اختيار الخصائص بشكل عام، وكانت النتيجة تفوق أداء LFSC-OVO في كل الحالات المختلفة لجميع أنواع المصنفات وأساليب التجميع؛ بسبب نقصان تأثير الفئات ذات الأكثرية على أداء المصنفات. 
المشرف : أ.د. صالح بن محمد الشمراني 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1440 هـ
2018 م 
المشرف المشارك : د. عياد بن أحمد البشري 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, November 25, 2018 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
تهاني سعد المشدقAl-Moshad, Tahani Saadباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 43834.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث