Abstract-This paper presenterar en ny adaptiv syntetisk (ADASYN) provtagningsmetod för att lära från obalanserade datamängder. Den väsentliga idén med ADASYN är att använda en viktad fördelning för olika minoritetsklassexempel utifrån deras inlärningssvårigheter, där mer syntetiska data genereras för minoritetsklassexempel som är svårare att lära jämfört med de minoritetsexempel som är lättare att lära sig. Till följd av detta förbättrar ADASYN-metoden inlärningen med avseende på datadistributionen på två sätt: 1) att minska den skevhet som införs av klassobalansen, och 2) att anpassa klassificeringens beslutsgräns till de svåra exemplen. Simuleringsanalyser på flera datamängder för maskininlärning visar hur effektiv denna metod är i fem utvärderingsmått.
Provdatagenerering med hjälp av den viktade fördelningen för fall av minoritetsklass baserat på svårighetsgraden för att lära sig dem föreslogs av Han et al. Hoppa över det.
ADASYN: Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning
{'venue': '2008 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE World Congress on Computational Intelligence)', 'journal': '2008 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE World Congress on Computational Intelligence)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}