2. Extensions of SMOTE by integrati

2. Extensions of SMOTE by integrating it with additional techniques (these extensions will be referred to as filtering-based methods since SMOTE is integrated with either special cleaning or filtering methods). In the standard classification tasks, noise filters are often used in order to detect and eliminate noisy examples from training datasets and also to clean up and to create more regular class boundaries [55,53]. Experimental studies, such as [4], confirm the usefulness of integrating such filters – e.g., Edited Nearest Neighbor Rule (ENN) or Tomek Links (TL) [53] – as a post-processing step after using SMOTE

Kết quả (Việt) 1:

2. tiện ích mở rộng của SMOTE bằng cách tích hợp nó với các kỹ thuật bổ sung (Tiện ích mở rộng này sẽ được gọi là lọc dựa trên phương pháp kể từ khi SMOTE được tích hợp với các đặc biệt làm sạch hoặc lọc phương pháp). Trong nhiệm vụ tiêu chuẩn phân loại bộ lọc tiếng ồn thường được sử dụng để phát hiện và loại bỏ các ví dụ ồn ào từ đào tạo datasets và cũng để dọn sạch và tạo ra thường xuyên hơn lớp ranh giới [55,53]. Nghiên cứu thử nghiệm, chẳng hạn như [4], xác nhận tính hữu ích của việc tích hợp các bộ lọc-ví dụ, chỉnh sửa gần nhất hàng xóm quy tắc (ENN) hoặc Tomek liên kết (TL) [53]-như là một bước sau khi xử lý sau khi sử dụng SMOTE

Kết quả (Việt) 2:

2. Mở rộng của đập bằng cách tích hợp nó với các kỹ thuật bổ sung (các phần mở rộng sẽ được gọi là phương pháp lọc dựa trên kể từ khi đánh bại được tích hợp với một trong hai làm sạch đặc biệt hoặc các phương pháp lọc). Trong nhiệm vụ phân loại tiêu chuẩn, bộ lọc tiếng ồn thường được sử dụng để phát hiện và loại bỏ các ví dụ ồn ào từ các tập dữ liệu huấn luyện và cũng để làm sạch và tạo ra nhiều ranh giới lớp thông thường [55,53]. Nghiên cứu thực nghiệm, chẳng hạn như [4], xác nhận tính hữu ích của việc tích hợp bộ lọc như vậy - ví dụ, Sửa gần Neighbor Rule (ENN) hoặc Tomek Links (TL) [53] - như là một bước sau chế biến sau khi sử dụng đập