Dados Desbalanceados
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1. Selection index via REML/BLUP for identifying superior banana genotypes in the central region of Goiás state, Brazil
RESUMO Este trabalho teve como objetivo avaliar 15 caracteres agronômicos de 23 genótipos de bananeira dos grupos Cavendish, Prata, Prata-Anã, Pacovan, Mysore e Maçã, em três ciclos de produção, nas condições climáticas da região central de Goiás, Brasil, a fim de identificar os melhores cultivares para essa região. Os tratamentos foram dispost
Rev. Ceres. Publicado em: 2019-02
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2. Classificação Morfológica de Galáxias em Conjuntos de Dados Desbalanceados
RESUMO Galáxias podem possuir diferentes morfologias, as quais são importantes fontes de informação para o entendimento da evolução do universo. O Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey (CANDELS) é um levantamento de milhares de imagens de galáxias distantes da Terra. Por não ser possível classificar todas essas imagens manu
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2017-04
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3. Wrappers Feature Selection in Alzheimer’s Biomarkers Using kNN and SMOTE Oversampling
RESUMO Biomarcadores são medidas biológicas que ajudam a rastrear e compreender a progressão fisiopatológica de várias doenças. A combinação de diferentes modalidades de biomarcadores muitas vezes permite uma classificação de diagnóstico preciso. Na doença de Alzheimer (DA), os biomarcadores são indispensáveis para identificar indivíduos cogni
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2017-04
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4. SMOTE_EASY: UM ALGORITMO PARA TRATAR O PROBLEMA DE CLASSIFICAÇÃO EM BASES DE DADOS REAIS
RESUMO A maioria das ferramentas de classificação assume que a distribuição dos dados seja balanceada ou com custos iguais, quando classificados incorretamente. Mas, na prática, é muito comum a ocorrência de bases de dados onde existam classes desbalanceadas, como no diagnóstico de doenças, no qual os casos confirmados são geralmente raros quando c
JISTEM J.Inf.Syst. Technol. Manag.. Publicado em: 2016-04
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5. Reflexo da interação genótipo x ambiente sobre o melhoramento genético de feijão
RESUMO: O objetivo foi avaliar os componentes da variância fenotípica e estimar a influência da interação genótipo*ambiente no rendimento de grãos em feijão. Os componentes da variância fenotípica foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita e do melhor preditor linear não viesado (REML/BLUP), juntamente com o espaço de infer
Cienc. Rural. Publicado em: 24/11/2015
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6. Estimação de parâmetros genéticos e predição de valor genético aditivo de trigo utilizando modelos mistos
O objetivo deste trabalho foi estimar os parâmetros genéticos e predizer o valor genético de populações e indivíduos oriundos de populações segregantes de trigo, com o uso da metodologia de modelos mistos ("restricted maximum likelihood"/"best linear unbiased prediction", REML/BLUP). Trinta e seis populações segregantes de trigo e quatro controles
Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 2014-11
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7. Imputação múltipla livre de distribuição em tabelas incompletas de dupla entrada
O objetivo deste trabalho foi propor um novo algoritmo de imputação múltipla livre de distribuição, por meio de modificações no método de imputação simples recentemente desenvolvido por Yan para contornar o problema de desbalanceamento de experimentos. O método utiliza a decomposição por valores singulares de uma matriz e foi testado por meio de
Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 2014-09
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8. SPED - Sistema Público de Escrituração Digital: influência nos resultados econômico-financeiros declarados pelas empresas
RESUMO Ao implantar o Sistema Público de Escrituração Digital (SPED), a administração tributária brasileira buscou ampliar a percepção de risco subjetivo entre os contribuintes, e reduzir a brecha fiscal. Esta pesquisa tem como objetivo verificar se a implementação do SPED Contábil teve influência sobre os resultados econômico-financeiros declar
Rev. bras. gest. neg.. Publicado em: 2013-09
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9. PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E TÉCNICAS DE BALANCEAMENTO NA MODELAGEM DE DADOS AGRÍCOLAS: ESTUDO DA DOENÇA MOFO BRANCO
Data regression problems are common in the literature, therein it is desired to infer the relationship between the dependent (output) and independent variable (input) from a dataset. Infer the relationship between variables is not a simple task, many times there is a high non-linearity and noise in the data inside them. Two machine learning techniques that a
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 01/08/2012
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10. Estudo clínico-epidemiológico da urolitíase obstrutiva em caprinos e ovinos. / Clinical-epidemiological study of obstrutive urolithiasis in sheep and goats.
Considerando-se a importância clínica e econômica da urolitíase obstrutiva para a produção de pequenos ruminantes, objetivou-se desenvolver um estudo dessa enfermidade em caprinos e ovinos. Para tanto, utilizou-se dados dos prontuários de 62 animais atendidos no período de 2001 a 2011, considerando-se variáveis epidemiológicas, clínicas, urinális
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2012
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11. Novos critérios para seleção de modelos neurais em problemas de classificação com dados desbalanceados
Redes Neurais Artificiais induzidas por conjuntos de treinamento complexos e altamente desbalanceados tendem a produzir modelos de classificação que favorecem a classe com maior probabilidade de ocorrência (majoritária). Embora na literatura existam soluções propostas para esse problema, apenas uma quantidade limitada de trabalhos tem investigado as su
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 31/10/2011
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12. Algoritmo de aprendizado supervisionado - baseado em máquinas de vetores de suporte - uma contribuição para o reconhecimento de dados desbalanceados / Supervised learning Algorithm - Based on Support Vector Machines - A Contribution to the Recognition of Unbalanced Data
The machine learning in datasets that have unbalanced classes, has received considerable attention in the scientific community, because the traditional classification algorithms dont provide a satisfactory performance. This low performance can be explained by the fact that the traditional techniques of machine learning consider that each class present in the
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 26/09/2011