Dans les ensembles de donn???es du monde r???el, il existe de nombreuses donn???es redondantes et contradictoires. Les performances d'un algorithme de classification dans l'exploration de donn???es sont fortement affect???es par les informations bruyantes (c'est-???-dire redondantes et contradictoires). Ces param???tres augmentent non seulement le co???t du processus d'extraction, mais d???gradent ???galement les performances de d???tection des classificateurs. Ils doivent ???tre ???limin???s pour accro???tre l'efficacit??? ...
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Dans les ensembles de donn???es du monde r???el, il existe de nombreuses donn???es redondantes et contradictoires. Les performances d'un algorithme de classification dans l'exploration de donn???es sont fortement affect???es par les informations bruyantes (c'est-???-dire redondantes et contradictoires). Ces param???tres augmentent non seulement le co???t du processus d'extraction, mais d???gradent ???galement les performances de d???tection des classificateurs. Ils doivent ???tre ???limin???s pour accro???tre l'efficacit??? et la pr???cision des classificateurs. L'exploration de donn???es est un processus d'analyse de donn???es qui est effectu??? pour un grand volume de donn???es. La m???thodologie d'???valuation des risques et des questions de s???curit??? des accidents d'avion est propos???e dans ce travail. Ce travail se concentre sur les diff???rentes techniques de s???lection des caract???ristiques appliqu???es ??? l'ensemble de donn???es d'une base de donn???es d'une compagnie a???rienne afin de comprendre et de nettoyer l'ensemble de donn???es. Les ???valuateurs suivants sont utilis???s dans cette ???tude: CFS, CS, GR, Information Gain, OneR Attribute, PCA Transformer, ReliefF Attribute et SU Attribute afin de r???duire le nombre d'attributs initiaux. Les algorithmes de classification tels que Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Artificial Neural Network (ANN), K-Nearest Neighbour (KNN) et Support Vector Machines (SVM) sont utilis???s pour pr???dire le niveau d'alerte du composant en tant qu'attribut de classe.
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