Abstract Real world data mining applikationer måste ta itu med frågan om lärande från obalanserade datamängder. Problemet uppstår när antalet fall i en klass i hög grad överträffar antalet fall i den andra klassen. Sådana datauppsättningar orsakar ofta att en standardklassificerare byggs på grund av skev vektorrymd eller brist på information. Gemensamma tillvägagångssätt för att hantera problemet med obalans i klass innebär att datadistributionen ändras eller klassificeringen ändras. I detta arbete väljer vi att använda en kombination av båda tillvägagångssätten. Vi använder stödvektormaskiner med mjuka marginaler som basklassare för att lösa problemet med snedvektorrymder. Vi motverkar sedan den överdrivna partiskhet som införs genom detta tillvägagångssätt med en förstärkande algoritm. Vi fann att denna ensemble av SVMs gör en imponerande förbättring i förutsägelse prestanda, inte bara för majoritetsklassen, men också för minoritetsklassen.
Wang och Japkowicz REF kombinerar ändring av datadistributionsmetoden och ändring av klassificeringsmetoden i klass-obalanserade problem och använder stödvektormaskiner med mjuka marginaler som basklassare för att lösa problemet med snedvektorrymder.
Boosting support vector machines for imbalanced data sets
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}