Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka : završni rad - Josipović, Marko (M. Josipović, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad uspoređuje utjecaj postupaka za popravljanje točnosti i njihovih kombinacija na klasiﬁkaciju manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka. Za potrebe eksperimentalnog vrednovanja razvijena je web aplikacija. Na temelju rezultata eksperimentalnog vrednovanja donesen je zaključak da odabir postupaka za popravljanje točnosti ovisi o karakteristikama skupa nad kojim se obavlja klasiﬁkacija. Postupci ponovnog uzorkovanja koji su postigli najbolje rezultate nad skupovima podataka odabranima za vrednovanje su: SMOTE te kombinacije SMOTE+ADASYN, SMOTE+Random Under, SMOTE+ADASYN+NearMiss, SMOTE+ADASYN+Random Under, SMOTE+NearMiss+Random Under i kombinacija sva 4 postupka. Osim postupaka ponovnog uzorkovanja uspoređena su dva algoritma klasiﬁkacije, rezultati pokazuju da je za klasiﬁkaciju nebalansiranih skupova podataka ansambl klasiﬁkatora balansirane slučajne šume prikladniji od algoritma knajbližih susjeda.