Abstract-Resampling metod är en populär och effektiv teknik för obalanserat lärande. Emellertid, de flesta omsampling metoder ignorerar data densitet information och kan leda till översittande. En ny adaptiv översamplingsteknik baserad på datadensitet (ASMOBD) föreslås i detta dokument. Jämfört med befintliga omsamplingsalgoritmer kan ASMOBD adaptivt syntetisera olika antal nya prover runt varje minoritetsprov beroende på dess inlärningssvårigheter. Därför gör denna metod beslutsregionen mer specifik och kan eliminera buller. Dessutom föreslås två utjämningsmetoder för att undvika generalisering. KostnadSensitivt lärande är också en effektiv teknik för obalanserat lärande. I detta dokument kombineras ASMOBD och kostnadskänslig SVM. Experiment visar att våra metoder presterar bättre än olika toppmoderna metoder på 9 UCI datauppsättningar med hjälp av mätvärden för G-medelvärde och area under mottagarens driftkurva (AUC).
Wang m.fl. REF föreslår en adaptiv översamplingsteknik baserad på datadensitet (ASMOBD), som kan adaptivt syntetisera olika antal nya prover runt varje minoritetsprov beroende på dess inlärningssvårigheter.
Applying adaptive over-sampling technique based on data density and cost-sensitive SVM to imbalanced learning
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}