NIEZRÓWNOWAŻONA KLASYFIKACJA WIELOKLASOWA Z ADAPTACYJNYM SYNTETYCZNYM WIELOMIANOWYM NAIWNYM PODEJŚCIEM BAYESA

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

DOI

Fatkhurokhman Fauzi

fatkhurokhmanf@unimus.ac.id

https://orcid.org/0000-0002-8277-8638
. Ismatullah

ismatullahp17@gmail.com

http://orcid.org/0009-0005-7472-1761
Indah Manfaati Nur

indahmnur@unimus.ac.id

http://orcid.org/0000-0002-1017-7323

Abstrakt

Należy przyjrzeć się i przeanalizować opinie związane z rosnącymi cenami paliw. Opinia publiczna jest ściśle związana z polityką publiczną Indonezji w przyszłości. Twitter jest jednym z mediów, których ludzie używają do przekazywania swoich opinii. Niniejsze badanie wykorzystuje analizę nastrojów, aby przyjrzeć się temu zjawisku. Opinia jest podzielona na trzy kategorie: pozytywną, neutralną i negatywną. Metody wykorzystane w tym badaniu to Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes, Adaptive Synthetic k-nearest neighbours i Adaptive Synthetic Random Forest. Metoda Adaptive Synthetic służy do obsługi niezrównoważonych danych. Dane wykorzystane w tym badaniu to argumenty publiczne według prowincji w Indonezji. Wyniki uzyskane w tym badaniu to negatywne nastroje, które dominują we wszystkich prowincjach Indonezji. Istnieje związek między negatywnymi nastrojami a poziomem wykształcenia, korzystaniem z Internetu i wskaźnikiem rozwoju społecznego. Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes działała lepiej niż inne metody, z dokładnością 0,882. Najwyższa dokładność metody Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes wynosi 0,990 w prowincji Papua Barat.

Słowa kluczowe:

adaptacyjna synteza, klasyfikacja, dane dotyczące nierównowagi, dokładność

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Fauzi, F., Ismatullah, ., & Manfaati Nur, I. (2023). NIEZRÓWNOWAŻONA KLASYFIKACJA WIELOKLASOWA Z ADAPTACYJNYM SYNTETYCZNYM WIELOMIANOWYM NAIWNYM PODEJŚCIEM BAYESA. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13(3), 64–70. https://doi.org/10.35784/iapgos.3740