Imbalanced classification

This paper presents a data classification problem and methods to improve imbalanced data classification. Especially, biomedical data has a very high imbalance rate and the sample identification of minority class is a very important. Many studies have shown that border elements are important in imbalanced data classification such as Borderline-SMOTE, Random Under Border Sampling.

10p tamynhan9 02-12-2020 15 2   Download

In this paper, in order to increase the accuracy of the prediction model in imbalanced data classification problem, we propose a new cluster-based sampling method to address this work. Performing tests on a number of datasets, we have achieved important results when compared to cases without using any data balancing strategies and previous method.

9p koxih_kothogmih5 04-09-2020 25 3   Download

In this paper, we present an overview of the imbalanced data classification and the difficulties encountered in current approaches, from which we propose a new method, SMOTE-PLS. To evaluate the effectiveness of this new method, we conducted experiments based on standard cancer data sets from UCI sources, including breast-p, coil2000, leukemia, colon-cancer, and yeast.

9p koxih_kothogmih5 04-09-2020 4 1   Download

Trong bài báo này, tác giả trình bày một dạng cận trên cho sai số bất đối xứng tổng quát dựa trên sai số bất đối xứng thực nghiệm, của bộ phân loại có dạng là kết hợp lồi của nhiều bộ phân loại khác. Bộ phân loại kết hợp lồi được sử dụng khá phổ biến trong các phương pháp kết hợp phân loại gần đây như phương pháp thúc đẩy (boosting) hoặc phương pháp đóng bao (bagging). Chúng tôi cũng chỉ ra loại cận này là một dạng tổng quát của một trong những cận mới nhất (và chặt nhất) của sai số đối xứng tổng quát, cho bộ phân loại kết hợp lồi.

13p binhminhmuatrenngondoithonggio 09-06-2017 35 2   Download