Experimentson 16 UCI data sets [3]

Experiments
on 16 UCI data sets [3] show that both methods have higher
Area Under the receiver operating characteristics (ROC) Curve (AUC), F-measure, and G-mean values than many existing class-imbalance learning methods.

Kết quả (Việt) 1:

Thí nghiệmtrên 16 UCI dữ liệu bộ Hiển thị [3] cả hai phương pháp có cao hơnKhu vực nhận hoạt động đặc trưng (ROC) đường cong (AUC), đo lường F, và G-có nghĩa là giá trị hơn so với nhiều phương pháp học tập lớp sự mất cân bằng sẵn có.

Kết quả (Việt) 2:

Các thí nghiệm
trên 16 bộ dữ liệu UCI [3] cho thấy rằng cả hai phương pháp này có cao hơn
Diện tích Dưới Đường cong ROC (ROC) đường cong (AUC), F-đo lường, và các giá trị G-trung bình so với nhiều phương pháp học tập hiện đẳng cấp mất cân bằng.