Abstract-In biomedicinska data, det obalanserade data problemet uppstår ofta och orsakar dålig förutsägelse prestanda för minoritetsklasser. Det beror på att de utbildade klassificatörerna till största delen kommer från majoritetsklassen. I denna uppsats beskriver vi en ensembleinlärningsmetod i kombination med ett aktivt exempelval för att lösa det obalanserade dataproblemet. Vår metod består av tre nyckelkomponenter: 1) en aktiv exempelvalsalgoritm för att välja informativa exempel för att träna klassiatorn, 2) en ensembleinlärningsmetod för att kombinera variationer av klassiatorer som härleds genom aktivt exempelval, och 3) ett inkrementellt inlärningsprogram för att påskynda iterativ träning för aktivt t.ex. val. Vi utvärderar metoden på sex verklighetsobalanserade datauppsättningar inom biomedicinska domäner, vilket visar att den föreslagna metoden överträffar både slumpmässig provtagning och ensemble med provtagningsmetoder. Jämfört med andra metoder för att lösa det obalanserade dataproblemet utmärker sig vår metod med 0,03-0,15 poäng i AUC-måttet.
Författarna REF föreslog en ensembleinlärningsmetod för att lösa problemet med dataobalans.
Ensemble Learning with Active Example Selection for Imbalanced Biomedical Data Classification
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}