Using hybrid associative classifier with translation (HACT) for studying imbalanced data sets

dc.creator	Cleofas Sánchez, Laura
dc.creator	Guzmán Escobedo, M.
dc.creator	Valdovinos Rosas, Rosa María
dc.creator	Yáñez Márquez, Cornelio
dc.creator	Camacho Nieto, Oscar
dc.date	2012
dc.date.accessioned	2022-10-01T00:58:43Z
dc.date.available	2022-10-01T00:58:43Z
dc.identifier	http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64323227010
dc.identifier	0120-5609	es
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.11799/135750
dc.description	"Class imbalance may reduce the classifier performance in several recognition pattern problems. Such negative effect is more notable with least represented class (minority class) Patterns. A strategy for handling this problem consisted of treating the cla
dc.format	application/pdf
dc.language	en
dc.publisher	Universidad Nacional de Colombia
dc.relation	http://www.redalyc.org/revista.oa?id=643
dc.rights	Ingeniería e Investigación
dc.source	Ingeniería e Investigación (Colombia) Num.1 Vol.32
dc.subject	Ingeniería
dc.subject	pre
dc.subject	Data set
dc.subject	processing
dc.subject	under sampling
dc.subject	class imbalance
dc.title	Using hybrid associative classifier with translation (HACT) for studying imbalanced data sets
dc.type	Artículo

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Título
Using hybrid associative classifier with translation (HACT) for studying imbalanced data sets
Editor
Universidad Nacional de Colombia
Tipo de documento
Artículo
Palabras clave
Ingeniería
pre
Data set
processing
under sampling
class imbalance

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