Obalanserade klassproblem förekommer i många verkliga tillämpningar av klassinlärning. Vi föreslår en ny provtagningsmetod för att förbättra paketeringen av datamängder med skev fördelning av klass. I vår nya provtagningsmetod "Roughly Balanced Baging" (RB Baging) är antalet prover i de största och minsta klasserna olika, men de balanseras effektivt i genomsnitt över alla undergrupper, vilket stöder tillvägagångssättet av baging på ett mer lämpligt sätt. Vår metod skiljer sig från de befintliga baging metoder för obalanserade data som drar exakt samma antal majoritets- och minoritetsexempel för de provade delmängdsdata. Dessutom utnyttjar vår metod alla minoritetsexempel fullt ut genom undersampling, vilket effektivt görs genom att använda negativa binomialfördelningar. RB Baging överträffar de befintliga "balanserade" metoderna och andra vanliga metoder, vilket visas av experimenten med hjälp av riktmärken och verkliga datamängder.
Slutligen introducerar Hido och Kashima en variant av baging, "Roughly Balanced Baging" (RB baging) REF som ändrar baging för att betona minoritetsklassen.
Roughly Balanced Bagging for Imbalanced Data
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}