Benchmarking attribute selection techniques for discrete class data mining

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Benchmarking Attribute Selection Techniques for Discrete Class Data Mining

Data engineering is generally considered to be a central issue in the development of data mining applications. The success of many learning schemes, in their attempts to construct models of data, hinges on the reliable identification of a small set of highly predictive attributes. The inclusion of irrelevant, redundant and noisy attributes in the model building process phase can result in poor ...

متن کامل

A hybrid evolutionary algorithm for attribute selection in data mining

0957-4174/$ see front matter 2008 Published by doi:10.1016/j.eswa.2008.10.013 * Corresponding author. E-mail address: [email protected] (K.C. Tan). Real life data sets are often interspersed with noise, making the subsequent data mining process difficult. The task of the classifier could be simplified by eliminating attributes that are deemed to be redundant for classification, as the retenti...

متن کامل

Economic Performance Competitor Benchmarking using Data-Mining Techniques

In this paper we analyze comparatively the macroeconomic performance of different Central and Eastern European countries by the means of Data Mining (DM) techniques. We analyze the economic situations of three EU countries (Poland, Slovenia and Latvia), a newlyaccepted one (Romania), and other two non-EU countries (Russia and Ukraine). We have depicted economic performance of countries using a ...

متن کامل

Benchmarking Data Mining Algorithms

Data mining is the process of sifting through the mass of organizational (internal and external) data to identify patterns critical for decision support. Successful implementation of the data mining effort requires a careful assessment of the various tools and algorithms available. The basic premise of this study is that machine-learning algorithms, which are assumption free, should outperform ...

متن کامل

the clustering and classification data mining techniques in insurance fraud detection:the case of iranian car insurance

با توجه به گسترش روز افزون تقلب در حوزه بیمه به خصوص در بخش بیمه اتومبیل و تبعات منفی آن برای شرکت های بیمه، به کارگیری روش های مناسب و کارآمد به منظور شناسایی و کشف تقلب در این حوزه امری ضروری است. درک الگوی موجود در داده های مربوط به مطالبات گزارش شده گذشته می تواند در کشف واقعی یا غیرواقعی بودن ادعای خسارت، مفید باشد. یکی از متداول ترین و پرکاربردترین راه های کشف الگوی داده ها استفاده از ر...

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

سال: 2003

ISSN: 1041-4347

DOI: 10.1109/tkde.2003.1245283