الأبحاث في مجلة: Journal Of Big Data
-
زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…
-
استراتيجيات اختيار الميزات: تحليل مقارن لطرق قيمة SHAP والطرق المعتمدة على الأهمية
2024 | المؤلف: Huanjing Wang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الدراسة تقنيات اختيار الميزات في سياق بيانات احتيال بطاقات الائتمان عالية الأبعاد لتعزيز أداء نموذج اكتشاف الاحتيال. تقارن فعالية اختيار الميزات بناءً على قيم SHAP (SHapley Additive exPlanations) مقابل أهمية الميزات المدمجة في النموذج عبر خمسة مصنفات: XGBoost، شجرة القرار، CatBoost، الأشجار العشوائية للغاية، وغابة عشوائية. المقياس المستخدم للتقييم هو المساحة تحت منحنى…
-
تحسين نظام كشف التسلل لإنترنت الأشياء: اختيار الميزات مقابل استخراج الميزات في التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Jing Li وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تبحث ورقة البحث في فعالية تقنيات تقليل الميزات—اختيار الميزات (FS) واستخراج الميزات (FE)—في سياق أنظمة كشف التسلل الشبكي (NIDS) لبيئات إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم مجموعة بيانات شبكة TON-IoT غير المتجانسة لتقييم أداء هذه التقنيات بناءً على مقاييس مثل الدقة، ودرجة F1، ووقت التشغيل لكل من مهام التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات. تشير النتائج إلى أن FE…
-
نظام محرك توقع مخاطر الائتمان القائم على التعلم الآلي باستخدام مصنف مكدس وطريقة اختيار ميزات قائمة على الفلتر
2024 | المؤلف: Ileberi Emmanuel وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول ورقة البحث تحسين توقع مخاطر الائتمان من خلال نهج مصنف متراص مبتكر يدمج تقنية اختيار الميزات المعتمدة على الفلتر (FS) المستندة إلى نظرية كسب المعلومات (IG). يستخدم النموذج المقترح عدة مقدرين أساسيين، وتحديداً الغابة العشوائية (RF)، وتعزيز التدرج (GB)، وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، والتي ترتبط تسلسلياً لتحسين الأداء. تم تقييم النموذج بدقة باستخدام مقاييس…