Tesi etd-03262013-095623 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MILLI, LETIZIA
URN
etd-03262013-095623
Titolo
Quantification tree
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Prof. Pedreschi, Dino
relatore Dott.ssa Monreale, Anna
relatore Dott.ssa Monreale, Anna
Parole chiave
- class distribution estimation
- class imbalance
- classification
- classificazione
- prevalence estimation
- quantification
- quantificazione
- sbilanciamento di classi
- stima della distribuzione delle classi
- stima della prevalenza
Data inizio appello
12/04/2013
Consultabilità
Completa
Riassunto
In questa tesi viene proposto un metodo per la personalizzazione dei decision tree, generalmente utilizzati per la classificazione di singoli record, direttamente ottimizzato per il task di quantificazione.
In this Thesis we propose a method for customizing a decision tree, typically used
for classifying individual records, directly optimized for the quanti cation task.
In this Thesis we propose a method for customizing a decision tree, typically used
for classifying individual records, directly optimized for the quanti cation task.
File
| Nome file | Dimensione |
|---|---|
| tesi.pdf | 2.43 Mb |
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