Abstract-I detta dokument diskuterar vi problem med att framkalla klassificeringar från obalanserade data och förbättra erkännandet av minoritetsklass med hjälp av fokuserade omsampling tekniker. Vi är särskilt intresserade av SMOTE over-sampling metod som genererar nya syntetiska exempel från minoritetsklassen mellan de närmaste grannarna från denna klass. Men SMOTE skulle också kunna övergeneralisera minoritetsklassregionen, eftersom den inte tar hänsyn till fördelningen av andra grannar från majoritetsklasserna. Därför introducerar vi en ny generalisering av SMOTE, kallad LN-SMOTE, som utnyttjar mer exakt information om det lokala grannskapet av de aktuella exemplen. I experimenten jämför vi denna metod med original SMOTE och dess två, de mest relaterade, andra generaliseringar Borderline och Safe-Level SMOTE. Alla dessa förbearbetningsmetoder tillämpas tillsammans med antingen beslutsträd eller Naive Bayes klassificeringssällskap. Resultaten visar att den nya LN-SMOTE-metoden förbättrar utvärderingsåtgärderna för minoritetsklassen.
LN-SMOTE REF utnyttjar den lokala informationen om kvarteren med övervalda exempel.
Local neighbourhood extension of SMOTE for mining imbalanced data
{'venue': '2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM)', 'journal': '2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}