| Аннотація | Актуальность. Решена задача восстановления баланса классов в несбалансированных выборках для повышения эффективности диагностических и распознающих моделей.
Цель работы - модификация существующего метода восстановления баланса классов и сравнительный анализ показателей его производительности с некоторыми современными методами.
Метод. Предложен метод предварительной обработки несбалансированной выборки, который базируется на объединении стратегии undersampling и технологии кластерного анализа. Метод позволил восстановить баланс классов и сократить объем выборки, при этом были сохранены важные топологические свойства выборки, высокий показатель точности и приемлемое время работы.
Результаты. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, которое было использовано при проведении вычислительных экспериментов по исследованию свойств метода и сравнительному анализу с другими методами восстановления баланса классов.
Выводы. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность, пре |