Sammanfattning Många verkliga applikationer avslöjar svårigheter med att lära sig klassificerare från obalanserade data. Även om flera metoder för att förbättra klassificeringen har införts, är identifieringen av förutsättningarna för en effektiv användning av den särskilda metoden fortfarande ett öppet forskningsproblem. Det är också värt att studera karaktären av obalanserade data, särdragen hos minoritetsklassens fördelning och deras påverkan på klassificeringens prestanda. Befintliga studier av obalanserade datasvårighetsfaktorer har dock huvudsakligen gjorts med artificiella dataset och deras slutsatser är inte lätta att tillämpa på de verkliga problemen, även eftersom metoderna för att identifiera dem inte är tillräckligt utvecklade. I vår tidning fångar vi svårigheter med klassdistribution i verkliga datauppsättningar genom att ta hänsyn till fyra typer av minoritetsklassexempel: säkra, gränslösa, sällsynta och avvikande. Först bekräftar vi deras förekomst i verkliga data genom att utforska flerdimensionella visualiseringar av utvalda datauppsättningar. Sedan introducerar vi en metod för att identifiera dessa typer av exempel, som bygger på att analysera en klassfördelning i ett lokalt område av det ansedda exemplet. Två sätt att modellera detta område presenteras: med k-nearest exempel och med kärnan funktioner. Experiment med artificiella dataset visar att dessa metoder kan återupptäckta simulerade typer av exempel. Nästa bidrag av detta dokument inkluderar att genomföra en omfattande experimentell studie med 26 verkliga världen obalanserade dataset, där (1) vi identifierar nya data egenskaper baserade på analys av typer av minoritetsexempel; (2) vi visar att med tanke på resultaten av denna analys gör det möjligt att differentiera klassificering prestanda populära klassificeringar och förbearbetningsmetoder och att utvärdera deras kompetensområden. Slutligen lyfter vi fram hur vi kan utnyttja resultaten av vår analys för att utveckla nya algoritmer för att lära sig klassificerare och förbearbetningsmetoder.
I en studie av Napierała och Stefanowski REF föreslog författarna en metod för kategorisering av olika typer av minoritetsobjekt.
Types of minority class examples and their influence on learning classifiers from imbalanced data
{'venue': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}