Abstract-In klassobalans inlärningsproblem, hur man bättre känner igen exempel från minoritetsklassen är det viktigaste fokus, eftersom det är oftast viktigare och dyrare än majoriteten klass. En hel del ensemblelösningar har föreslagits i litteraturen med varierande grad av framgång. Det anses allmänt att mångfald i en ensemble kan bidra till att förbättra förmågan att lära sig klassobalans. Ingen studie har dock undersökt mångfalden i detalj när det gäller definitioner och effekter i samband med klassobalansinlärning. Det är oklart om mångfalden kommer att ha en liknande eller annorlunda inverkan på minoritets- och majoritetsklassernas prestationer. I detta dokument strävar vi efter att få en djupare förståelse för om och när ensemblemångfald har en positiv inverkan på klassificeringen av obalanserade datamängder. För det första förklarar vi när och varför mångfald mätt med Q-statistik kan ge förbättrad övergripande noggrannhet baserad på två klassificeringsmönster som föreslås av Kuncheva et al. Vi definierar och ger insikter om bra och dåliga mönster i obalanserade scenarier. Därefter utsträcks mönsteranalysen till att omfatta prestandamått i en klass, inklusive återkallande, precision och F-mätning, som används i stor utsträckning vid inlärning av klassobalans. Sex olika situationer av mångfalds inverkan på dessa åtgärder erhålls genom teoretisk analys. Slutligen, för att ytterligare förstå hur mångfald påverkar singelklassens prestanda och övergripande prestanda i klassobalansproblem, genomför vi omfattande experimentella studier av både artificiella datauppsättningar och verkliga riktmärken med mycket skeva klassdistributioner. Vi finner starka samband mellan mångfald och diskuterade resultatmått. Mångfald har en positiv inverkan på minoritetsklassen i allmänhet. Det är också fördelaktigt för den totala prestandan när det gäller AUC och G- medelvärde.
Wang och Yao REF använde Q-statistik för att mäta mångfalden mellan basklassificeringarna för att förbättra den övergripande noggrannheten.
Relationships between Diversity of Classification Ensembles and Single-Class Performance Measures
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}