Obyektlarni sinflashtirishda xatoliklarni minimallashtirishga asoslangan baholarni hisoblash algoritmlari (MMIT Proceedings, 2025)
Ushbu tadqiqotda real obyektlar va sintetik ortirilgan sinflarning taqsimoti tahlil qilinib, ularning mashinaviy o‘rganish modellariga ta’siri baholandi. Logistik regressiya, qaror daraxtlari, tasodifiy o‘rmon va SVM modellarida sintetik ma’lumotlar bilan o‘qitish natijalari real obyektlar dataset bilan solishtirildi. Eksperimental natijalar shuni ko‘rsatdiki, sintetik ortirilgan obyektlar ma’lumotlardan foydalanish klassifikatsiya modelining aniqligini oshirishga yordam beradi, ayniqsa algoritmlarning modellarida sezilarli yaxshilanish kuzatildi.