Dataobalans är fortfarande ett av de mest utbredda problemen som påverkar dagens maskininlärning. Den negativa effekten dataobalansen kan ha på de traditionella inlärningsalgoritmerna är mest allvarlig i kombination med andra datauppsättnings svårighetsgrader, såsom små skillnader, förekomst av avvikelser och otillräckligt antal utbildningsobservationer. Sagda svårighetsfaktorer kan också begränsa tillämpligheten av några av metoderna för att hantera dataobalans, i synnerhet grannskap-baserade översampling algoritmer baserade på SMOTE. Radialbaserad översampling (RBO) föreslogs tidigare för att mildra några av begränsningarna i de områdesbaserade metoderna. I detta dokument undersöker vi möjligheten att utnyttja begreppet ömsesidig klasspotential, som används för att vägleda översamplingsprocessen i RBO, i undersamplingsförfarandet. Utförd beräkningskomplexitetsanalys indikerar en signifikant minskad tids komplexitet hos den föreslagna radialbaserade undersamplingsalgoritmen, och resultaten av den utförda experimentella studien indikerar dess användbarhet, särskilt på svåra datauppsättningar.
I en nyligen genomförd studie av Koziarski REF användes denna kategorisering för att analysera egenskaperna hos den föreslagna radialbaserade undersamplingsalgoritmen och identifiera de typer av datauppsättningar där den uppnår de bästa resultaten.
Radial-Based Undersampling for Imbalanced Data Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}