Classifier selection for imbalanced data stream classification - Zyblewski, Paweł (Selekcja klasyfikatorów w zadaniu klasyfikacji niezbalansowanych strumieni danych, 2021)
Rozprawa doktorska koncentruje się na wykorzystaniu algorytmów Dynamicznej Selekcji Zespołu Klasyfikatorów w połączeniu z metodami przetwarzania wstępnego w zadaniu klasyfikacji statycznych oraz strumieniowych danych niezbalansowanych. Celem pracy było przedstawione naturalnej zdolności algorytmów selekcji klasyfikatorów do radzenia sobie z niezbalansowaniem danych oraz zaproponowanie nowych, efektywnych rozwiązań rzadko poruszanego w literaturze problemu klasyfikacji wysoce niezbalansowanych strumieni danych. W oparciu o te założenia, w pracy sformułowana została hipoteza, zakładająca, że "istnieją metody wykorzystujące zarówno wst pne przetwarzanie danych, jak i metody selekcji klasykatorów, które przewyższają jakość predykcji znanych z literatury metod stosowanych w klasykacji danych trudnych.
Keywords: rozpoznawanie wzorców; uczenie indukcyjne; klasyfikacja; zespół klasyfikatorów; selekcja klasyfikatorów; przetwarzanie wstępne danych; dane trudne; dane niezbalansowane; strumienie danych; dryf koncepcji; uczenie aktywne