Modeling Influenced Criteria in Classifiers' Imbalanced Challenges Based on TrSS Bolstered by The Vague Nature of Neutrosophic Theory
Ibrahim El-Henawy · Shrouk El-Amir · Mona Mohamed · Florentin Smarandache
сту 2024 · Infinite Study
Электронная кніга
16
Старонкі
family_home
Падыходзячыя
info
reportАцэнкі і водгукі не спраўджаны Даведацца больш
Пра гэту электронную кнігу
Because of the advancements in technology, classification learning has become an essential activity in today's environment. Unfortunately, through the classification process, we noticed that the classifiers are unable to deal with the imbalanced data, which indicates there are many more instances (majority instances) in one class than in another. Identifying an appropriate classifier among the various candidates is a time-consuming and complex effort. Improper selection can hinder the classification model's ability to provide the right outcomes. Also, this operation requires preference among a set of alternatives by a set of criteria. Hence, multi-criteria decision-making (MCDM) methodology is the appropriate methodology can deploy in this problem. Accordingly, we applied MCDM and supported it through harnessing neurotrophic theory as motivators in uncertainty circumstances. Single value Neutrosophic sets (SVNSs) are applied as branch of Neutrosophic theory for evaluating and ranks classifiers and allows experts to select the best classifier So, to select the best classifier (alternative), we use MCDM method called Multi- Attributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRAC) and the criteria weight calculation method called Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) where these methods consider single-value neutrosophic sets (SVNSs) to improve and boost these techniques in uncertain scenarios. All these methods are applied after modeling criteria and its sub-criteria through a novel technique is Tree Soft Sets (TrSS). Ultimately, the findings of leveraging these techniques indicated that the hybrid multi-criteria meta-learner (HML)-based classifier is the best classifier compared to the other compared models.
Ацаніце гэту электронную кнігу
Падзяліцеся сваімі меркаваннямі.
Чытанне інфармацыb
Смартфоны і планшэты
Усталюйце праграму "Кнігі Google Play" для Android і iPad/iPhone. Яна аўтаматычна сінхранізуецца з вашым уліковым запісам і дазваляе чытаць у інтэрнэце або па-за сеткай, дзе б вы ні былі.
Ноўтбукі і камп’ютары
У вэб-браўзеры камп’ютара можна слухаць аўдыякнігі, купленыя ў Google Play.
Электронныя кнiгi i iншыя прылады
Каб чытаць на такіх прыладах для электронных кніг, як, напрыклад, Kobo, трэба спампаваць файл і перанесці яго на сваю прыладу. Выканайце падрабязныя інструкцыі, прыведзеныя ў Даведачным цэнтры, каб перанесці файлы на прылады, якія падтрымліваюцца.
