Abstract-Traditional klassificering algoritmer kan begränsas i sin prestanda på mycket obalanserade datamängder. En populär ström av arbete för att motverka problemet med klassobalans har varit tillämpningen av en diverse av provtagningsstrategier. I denna korrespondens fokuserar vi på att utforma ändringar för att stödja vektormaskiner (SVM) för att på lämpligt sätt ta itu med problemet med klassobalans. Vi införlivar olika "balans" heuristik i SVM-modellering, inklusive kostnadseffektivt lärande, och över- och undersampling. Dessa SVM-baserade strategier jämförs med olika state-of-the-art metoder på en mängd olika datamängder med hjälp av olika mätvärden, inklusive G-medelvärde, area under mottagarens karakteristiska kurva, F-mått, och area under precisions-/återkallningskurvan. Vi visar att vi kan överträffa eller matcha de tidigare kända bästa algoritmerna på varje datamängd. Av de fyra SVM-variationer som beaktas i denna korrespondens är den nya granulära SVM:s-repetitiva undersamplingsalgoritmen (GSVM-RU) den bästa både när det gäller effektivitet och ändamålsenlighet. GSVM-RU är effektivt, eftersom det kan minimera den negativa effekten av informationsförlust samtidigt maximera den positiva effekten av datarengöring i undersamplingsprocessen. GSVM-RU är effektiv genom att extrahera mycket mindre stöd vektorer och därmed avsevärt påskynda SVM förutsägelse.
En annan studie av Tang och Chawla REF för att jämföra fyra varianter av SVM, visar att tillämpningen av granular SVMs-reptitive undersamplingsalgoritm (GSVM-RU) överträffade de andra variationerna av SVMs i aspekter som effektivitet och effektivitet.
SVMs Modeling for Highly Imbalanced Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}