Abstrakt. Support Vector Machines (SVM) har studerats ingående och visat anmärkningsvärd framgång i många tillämpningar. Framgången för SVM är dock mycket begränsad när den tillämpas på problemet med inlärning från obalanserade dataset där negativa fall i hög grad överträffar de positiva fallen (t.ex. När det gäller genprofilering och upptäckt av kreditkortsbedrägerier. I detta dokument diskuteras orsakerna till detta misslyckande och förklaras varför den gemensamma strategin att undersampla utbildningsuppgifterna kanske inte är det bästa valet för SVM. Vi föreslår sedan en algoritm för att övervinna dessa problem som bygger på en variant av SMOTE-algoritmen av Chawla et al, kombinerat med Veropoulos et als olika felkostnadsalgoritm. Vi jämför prestandan för vår algoritm mot dessa två algoritmer, tillsammans med undersampling och vanlig SVM och visar att vår algoritm överträffar dem alla.
Akbani m.fl. REF föreslog en variant av SMOTE-algoritmen kombinerad med Veropoulos et al's olika felkostnadsalgoritm, med stödvektormaskiner som inlärningsmetod.
Applying support vector machines to imbalanced datasets
{'venue': 'In Proceedings of the 15th European Conference on Machine Learning (ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}