En klassobalanserad klassificering är en beslutsregel för att förutsäga klassmedlemskapet för nya prover från en tillgänglig datauppsättning där klassstorlekarna skiljer sig avsevärt. När klassstorlekarna är mycket olika, kan de flesta standardklassificeringsalgoritmer gynna den större (majoritets) klassen vilket resulterar i dålig noggrannhet i minoritetsklassens förutsägelse. En klassobalanserad klassifikationsgivare ändrar vanligtvis en standardklassificerare genom en korrigeringsstrategi eller genom att införa en ny strategi i utbildningsfasen för att ta hänsyn till olika klassstorlekar. Denna artikel granskar och utvärderar några av de viktigaste metoderna för klassförutsägelse av högdimensionella obalanserade data. Utvärderingen tar upp de grundläggande frågorna om klass-obalanserade klassificeringsproblem: obalansförhållande, små skillnader och överlappande komplexitet, brist på data och urval av funktioner. Fyra klass-obalanserade klassificeringar beaktas. De fyra klassificeringarna omfattar tre standardklassificeringsalgoritmer som var och en kombineras med en ensemblekorrigeringsstrategi och en stödvektor (SVM)-baserad korrigeringsklassificering. De tre algoritmerna är i) diagonal linjär diskriminantanalys (DLDA), ii) slumpmässiga skogar (RF) och ii) SVM. Den SVM-baserade korrigeringsklassificeringen är SVM-tröskeljustering (SVM-THR). En Monte^Carlo-simulering och fem genomiska datauppsättningar användes för att illustrera analysen och ta itu med problemen. SVM-sensorn verkar fungera bäst när klassobalansen inte är alltför allvarlig. SVM-THR fungerar bra om obalansen är allvarlig och prediktorer är starkt korrelerade. DLDA med ett funktionsval kan prestera bra utan att använda ensemblekorrigeringen.. Hans nuvarande forskningsintressen är statistiska metoder för biomarköridentifiering för personlig medicin och statistisk modellering för kvantitativ riskbedömning.
Med hänsyn till högdimensionelliteten utförde Ref-författare fyra klass-obalanserade klassificeringar, inklusive DLDA (diagonal linjär diskriminantanalys), RFs (slumpvisa skogar), SVM och SVM-baserad korrigeringsklassificering.
Class-imbalanced classifiers for high-dimensional data
{'venue': 'Briefings in bioinformatics', 'journal': 'Briefings in bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}