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Caso di studio: Analisi di incidenti aerei con l'utilizzo di diversi classificatori

Caso di studio: Analisi di incidenti aerei con l'utilizzo di diversi classificatori

Christopher, A. B. Arockia
Balakrishnan, M.
Janani, A. P.

Paperback

General Computers

ISBN10: 6208016150
ISBN13: 9786208016159
Publisher: Edizioni Sapienza
Published: Aug 28 2024
Pages: 76
Weight: 0.27
Height: 0.18 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
Negli insiemi di dati del mondo reale esistono molti dati ridondanti e contrastanti. Le prestazioni di un algoritmo di classificazione nel data mining sono fortemente influenzate dalle informazioni rumorose (cioè ridondanti e contrastanti). Questi parametri non solo aumentano il costo del processo di estrazione, ma degradano anche le prestazioni di rilevamento dei classificatori. È necessario eliminarli per aumentare l'efficienza e l'accuratezza dei classificatori. Il data mining è un processo di analisi dei dati che viene eseguito su grandi volumi di dati. In questo lavoro viene proposta una metodologia per la valutazione del rischio e della sicurezza degli incidenti aerei. Questo lavoro si concentra su diverse tecniche di selezione delle caratteristiche applicate al dataset di un database di compagnie aeree per comprendere e pulire il dataset. In questo studio vengono utilizzati i seguenti valutatori: CFS, CS, GR, Information Gain, OneR Attribute, PCA Transformer, ReliefF Attribute e SU Attribute per ridurre il numero di attributi iniziali. Gli algoritmi di classificazione come Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Artificial Neural Network (ANN), K-Nearest Neighbour (KNN) e Support Vector Machines (SVM) sono utilizzati per prevedere il livello di allarme del componente come attributo della classe.

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