Abstract-Många kärnklassifier byggalgoritmer antar klassificering noggrannhet som prestandamått i modellutvärdering. Dessutom tillämpas ofta samma viktning för varje dataprov i parameteruppskattning. Dessa modelleringsmetoder blir ofta problematiska om datamängderna är obalanserade. Vi presenterar en kärnklassningskonstruktionsalgoritm med orthogonal forward selection (OFS) för att optimera modellens generalisering för obalanserade datamängder i två klasser. Denna kärnklassificeringsalgoritm är baserad på en ny regulariserad ortogonal vägd minsta kvadrat (ROPLS) estimator och modellurvalskriteriet för maximal leave-one-out area under kurvan (LOO-AUC) av mottagarens operativa egenskaper (ROC). Det visas att LOO-AUC på grund av ortogonaliseringsförfarandet kan beräknas med en analytisk formel baserad på den nya regulariserade ortogonala parametern för minst kvadrater, utan att faktiskt dela upp skattningsdatamängden. Den föreslagna algoritmen kan uppnå minimal beräkningsutgift via en uppsättning framåt rekursiva uppdateringsformel i sökmodelltermer med maximalt inkrementellt LOO-AUC-värde. Numeriska exempel används för att visa algoritmens effektivitet.
Till exempel Hong et al. REF ändrade kärnklassificeringarna genom ortogonalt val framåt för att optimera modellens generalisering för obalanserade datauppsättningar.
A Kernel-Based Two-Class Classifier for Imbalanced Data Sets
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}