Un algoritmo híbrido con un método de aumento de datos para mejorar el rendimiento del modelo Bernoulli inflado de cero
Autores: Su, Chih-Jen; Chen, I-Fei; Tsai, Tzong-Ru; Lio, Yuhlong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un algoritmo híbrido con un método de aumento de datos para mejorar el rendimiento del modelo Bernoulli inflado de cero
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelo inflado de ceros
Modelo de Bernoulli
Regularización de red elástica
Desequilibrio de datos
Clases minoritarias
Algoritmo híbrido
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
El modelo de Bernoulli inflado en cero, mejorado con regularización de red elástica, maneja eficazmente la clasificación binaria para conjuntos de datos inflados en cero.
Descripción
El modelo de Bernoulli inflado en cero, mejorado con regularización de red elástica, maneja eficazmente la clasificación binaria para conjuntos de datos inflados en cero.