Sammanfattning I en av våra tidigare studier märkte vi hur enkel rengöring av våra medicinska data som försämrat dess klassificering resultat avsevärt med vissa maskininlärningsmetoder, men inte alla, oväntat och mot intuition jämfört med den ursprungliga situationen utan någon datarengöring. Efter en mer exakt undersökning av data, fann vi att orsaken var den komplicerade variabla fördelningen av data även om det bara fanns två klasser i den. Förutom en enkel datareningsmetod använde vi ett effektivt sätt som kallas kvartersstädning som löste problemet och förbättrade vår klassificeringsnoggrannhet 5-10%, som bäst, upp till 95% av alla testfall. Detta visar hur viktigt det först är att studera distributioner av datamängder som ska klassificeras och använda olika rengöringsmetoder för att få bästa klassificeringsresultat.
Martti Juhola et al REF har föreslagit en komplicerad variabel fördelning av uppgifterna, även om det bara fanns två klasser.
On classification in the case of a medical data set with a complicated distribution
{'venue': None, 'journal': 'Applied Computing and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}