Abstract-En obalanserad utbildning data uppsättning kan orsaka allvarliga problem för många verkliga data mining uppgifter som använder SVMs för att genomföra övervakad lärande. I detta dokument föreslår vi en kärngränsöverskridande anpassningsalgoritm, som betraktar utbildningsdataobalansen som förhandsinformation för att öka SVM:er för att förbättra klassprediktionens noggrannhet. Med hjälp av ett enkelt exempel visar vi först att SVM kan lida av höga förekomster av falska negativa när utbildningsinstanserna av målklassen är kraftigt undernumrerade av utbildningsinstanserna av en icke-målklass. Den åtgärd vi föreslår är att justera klassgränsen genom att ändra kärnmatrisen, enligt den obalanserade datadistributionen. Genom teoretisk analys som stöds av empirisk studie visar vi att vår kärngränsöverskridande algoritm fungerar effektivt på flera datauppsättningar.
I REF utökas en kostnadskänslig algoritm som på basen av datadistributionen justerar klassgränsen och kärnmatrisen.
KBA: kernel boundary alignment considering imbalanced data distribution
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}