prikaz prve stranice dokumenta Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja
  Preuzmi
PDF 1.01 MB
završni rad
Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja
2020. urn:nbn:hr:200:125535
Zmeškal, Ivan
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Zmeškal, I. (2020). Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

Zmeškal, Ivan. "Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

Zmeškal, Ivan. "Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

Zmeškal, I. (2020). 'Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 30.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

Zmeškal I. Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2020 [pristupljeno 30.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

I. Zmeškal, "Rukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:125535
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovRukovanje problemom neuravnoteženosti klasa putem preuzorkovanja
Naslov (engleski)Handling class imbalance problem with oversampling
AutorIvan Zmeškal
MentorGoran Martinović (mentor)
MentorDražen Bajer (sumentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Cupec (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2020-10-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Pojam klasifikacija u strojnom učenju označava nešto što se moţe razvrstati po odreĎenim poznatim svojstvima, odnosno grupiranje stvari u kategorije. Kada odreĎeni uzorak u strojnom učenju ne pripada niti jednoj klasi, tada se koristi klasifikator, koji ga na temelju prepoznatog dodijeli odreĎenoj klasi; u ovom slučaju algoritam k-najbliţih susjeda i algoritam SMOTE uz njegove interpretacije. Problem neuravnoteţenosti klasa je primjer problema s klasifikacijom gdje je raspodjela klasa asimetrična, a moţe varirati od neznatne asimetrije do itekako značajne neravnoteţe. Nakon objašnjenja problema neuravnoteţenosti klasa i povezivanja neuravnoteţenosti s algoritmima za preuzorkovanje, odraĎen je eksperiment gdje se moţe uvidjeti učinkovitost SMOTE algoritma nad skupovima različitih omjera neuravnoteţenosti.
Sažetak (engleski)
The term classification in machine learning means something that can be classified to certain known properties, i.e. grouping things into categories. When a particular instance does not belong to any class, classifier is used to assign it to a particular class considering recognized propotiers; in this case k-nearest neighbors classifier was used along SMOTE algorithm and his interpretations. After explaining the problem of class imbalance and linking the imbalance with the oversampling algorithms, an experiment was performed where the efficiency of the SMOTE algorithm over sets of various imbalance ratios can be seen. The results of experiment showed that SMOTE increases the accuracy of classifiers for minority classes and provides a new approach to the oversampling imbalanced classes.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:125535
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-12-07 09:59:55