Check order status

Become part of a community of book lovers from all over the world and get access to a whole bunch of benefits. Create an account for free

Austrian Post 5.49 € DPD courier 3.99 € DPD point 2.99 €

Contact

How to shop

Help

My account

▸ Empty :-(

Fehlende Werte im Data Mining

Name: Fehlende Werte im Data Mining
Brand: Verlag Unser Wissen
SKU: 43657960
Price: 35.9 EUR
Availability: InStock
Author: Subhendu Pani
ISBN: 9786206095460

Subhendu Pani

Language

German

Book Paperback

Libristo code: 43657960

Publishers Verlag Unser Wissen, June 2023

Die Auswirkungen fehlender Werte auf die Datenklassifizierung werden untersucht. Es wird eine vergle... Full description

Libristo code: 43657960

88 b

35.90 € VAT included

In stock at our supplier Shipping in 8-11 days

Delivery to Austria

Up to 30 days for returns

Customers also purchased

... . . 1-4.. Ivan Dmitrievich Belyaev

Paperback

32.79 €

English and Japanese Mercantile Conversations Shotaro Nishimura

Paperback

18.69 €

Exclusión social y pobreza en la Unión Europea Marina Arroyo Bovea

Paperback

33.59 €

Piano Preludes Volume 48 Don Hodell Chilcote

Paperback

14.49 €

I thought I saw a... bear! Ruth Symons

Board book

8.09 €

ECG Made Practical John Hampton

Paperback

42.99 €

Notice Sur l'Epidemie Du Cholera-Morbus Indien Qui a Regne Dans Les Ports Meridionaux Larrey-D

Paperback

13.19 €

In Love There's War II: The Reign of Temptation Danielle Dominique Nelson

Paperback

9.79 €

Die Auswirkungen fehlender Werte auf die Datenklassifizierung werden untersucht. Es wird eine vergleichende Analyse der Genauigkeit der Datenklassifizierung in verschiedenen Szenarien vorgestellt. In der Studie werden mehrere Suchtechniken für die Merkmalsauswahl berücksichtigt und zur Vorverarbeitung des Datensatzes eingesetzt. Die Vorhersageleistung gängiger Klassifikatoren wird quantitativ verglichen. Der Datensatz stammt aus einem Kontext der Brustkrebserkennung und -entscheidung, der im UCI-Repository für maschinelles Lernen verfügbar ist. Nach der Analyse der experimentellen Ergebnisse wird in der Arbeit das allgemeine Konzept der verbesserten Klassifizierungsgenauigkeit durch die Ersetzung fehlender Werte dargelegt.