Abstrakt. Många tillämpningar för datautvinning i verkliga världen innebär att man lär sig av obalanserade datamängder. Lärande från dataset som innehåller mycket få fall av minoritet (eller intressant) klass producerar vanligtvis partisk klassificerare som har en högre prediktiv noggrannhet över majoritetsklass(er), men sämre prediktiv noggrannhet över minoritet klass. SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique) är särskilt utformad för att lära av obalanserade datamängder. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att lära av obalanserade datauppsättningar, baserat på en kombination av SMOTE-algoritmen och det förstärkande förfarandet. Till skillnad från standardförbättringar där alla felklassificerade exempel ges lika stora vikter skapar SMOTEBoost syntetiska exempel från den sällsynta klassen eller minoritetsklassen, vilket indirekt ändrar uppdateringsvikterna och kompenserar för skev distribution. SMOTEBoost tillämpas på flera mycket och måttligt obalanserade datauppsättningar visar en förbättring av prognosprestandan för minoritetsklassen och totalt förbättrade F-värden.
SMOTEBoost algoritm REF kombinerar SMOTE teknik och standard boosting förfarande.
SMOTEBoost: Improving Prediction of the Minority Class in Boosting
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}