Brasil
Decision-making based on the aid of computerized systems is a complex task and the target of many adjustments to avoid classification errors. Evaluating the classifications by the hits of the algorithms and associating these hits with the Difficulty parameter (b) of the IRT in agreement with the Kappa statistics provides greater security to the user of computerized systems. In this evaluation between the undersample and oversample groups, it was possible to select specific groups of cluster algorithms basedon the 5% confidence interval and agreement intensity greater than 0.9968, identifying Perfect agreement (0.48%) in the SMOTE groups.
A tomada de decisões baseada no auxílio de sistemas informatizados é uma tarefa complexa e alvo de muitos ajustes para evitar erros de classificações. Avaliar as classificações pelos acertos dos algoritmos e associar estes acertos com o parâmetro da Dificuldade (b) da Teoria da Resposta ao Item - TRI em concordância com a estatística de Kappa proporciona uma maior segurança ao usuário de sistemas informatizados. Nesta avaliação entre os grupos de undersample e oversample foi possível selecionar grupos específicos de algoritmos de cluster baseados no intervalo de confiança de 5% e intensidade de concordância maiores que 0,9968 identificando concordância Perfeita (0,48%) nos grupos de SMOTE.
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