В данном исследовании проанализировано распределение реальных объектов и синтетически расширенных данных, а также оценено их влияние на модели машинного обучения. Были сопоставлены результаты обучения моделей: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest и SVM на синтетических данных с результатами, полученными на датасете реальных объектов. Экспериментальные результаты ...