Abstract-Class obalans är ett problem som är vanligt för många tillämpningsområden. När exempel på en klass i en träningsdata anger ett stort antal exempel på den andra klassen(erna), tenderar traditionella databrytningsalgoritmer att skapa suboptimala klassificeringsmodeller. Flera tekniker har använts för att lindra problemet med klassobalans, inklusive provtagning och ökning av data. I denna uppsats presenterar vi en ny hybridprovtagning/boosting algoritm, kallad RUSBoost, för att lära sig av skev träningsdata. Denna algoritm ger ett enklare och snabbare alternativ till SMOTEBoost, vilket är en annan algoritm som kombinerar förstärkare och dataprovtagning. I detta dokument utvärderas resultaten av RUSBoost och SMOTEBoost samt deras enskilda komponenter (slumpvis undersampling, syntetisk översamplingsteknik för minoriteter och AdaBoost). Vi utför experiment med 15 datauppsättningar från olika applikationsområden, fyra basinlärare och fyra utvärderingsmått. RUSBoost och SMOTEBoost båda överträffar de andra procedurerna, och RUSBoost presterar jämförbart med (och ofta bättre än) SMOTEBoost samtidigt som den är en enklare och snabbare teknik. Med tanke på dessa experimentella resultat rekommenderar vi starkt RUSBoost som ett attraktivt alternativ för att förbättra klassificeringsprestandan hos elever som byggts med hjälp av obalanserade data.
Seiffert och al. REF presenterade en ny algoritm för hybridprovtagning/boosting, kallad RUSBoost, som tillämpade slumpmässig underprovtagning (RUS) med AdaBoost-algoritm.
RUSBoost: A Hybrid Approach to Alleviating Class Imbalance
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}