English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Ketidakseimbangan kelas seringkali menjadi masalah di berbagai set data dunia nyata, di mana satu kelas (yaitu kelas minoritas) berisi sejumlah kecil titik data dan yang lainnya (yaitu kelas mayoritas) berisi sejumlah besar titik data. Sangat sulit untuk mengembangkan model yang efektif dengan menggunakan data mining dan algoritma machine learning tanpa mempertimbangkan preprocessing data untuk menyeimbangkan set data yang tidak seimbang. Random undersampling dan oversampling telah digunakan dalam banyak penelitian untuk memastikan bahwa kelas yang berbeda mengandung jumlah titik data yang sama. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan kombinasi two-step clustering-based random undersampling dan bagging technique untuk meningkatkan nilai akurasi software defect prediction. Metode yang diusulkan dievaluasi menggunakan lima set data dari repositori program data metrik NASA dan area under the curve (AUC) sebagai evaluasi utama. Hasil telah menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan kinerja yang sangat baik untuk semua dataset (AUC> 0,9). Dalam hal SN, percobaan kedua mengungguli percobaan pertama di hampir semua dataset (3 dari 5 dataset). Sementara itu, dalam hal SP, percobaan pertama tidak mengungguli percobaan kedua di semua dataset. Secara keseluruhan percobaan kedua mengungguli dan lebih baik daripada percobaan pertama karena evaluasi utama dalam klasifikasi kelas yang tidak seimbang seperti SDP adalah AUC Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan kinerja yang optimal baik untuk set data skala kecil maupun besar.

Mengatasi Imbalanced Class Pada Software Defect Prediction Menggunakan Two-Step Clustering-Based Undersampling dan Bagging Tehcnique