?????? ????????????? ??? ??????????????&

По всему миру собирается и хранится в базах данных огромное количество данных. Эти данные накапливаются и продолжают увеличиваться с каждым годом. Извлечение информации, скрытой в таких базах данных, и классификация извлеченной информации являются наиболее важными задачами в области интеллектуального анализа данных. Если такие наборы данных несбалансированы, то справиться с ними становится сложно. Поскольку прогнозирование будущего является одной из фундаментальных задач в области интеллектуального анализа данных. Работа с несбалансированными наборами данных для предсказания возможных результатов является очень утомительной задачей. Набор данных является несбалансированным, когда он классифицирован неправильно, когда один класс содержит больше экземпляров, чем другой. Часто их представляют как положительный класс (меньшинство) и отрицательный (большинство). Класс, имеющий меньшее число примеров, называется меньшинством, а класс, имеющий большее число примеров, называется большинством.