Bakgrund: Klassificering med hjälp av klass-obalanserade data är partisk till förmån för majoritetsklassen. Fördelen är ännu större för högdimensionella data, där antalet variabler avsevärt överstiger antalet prover. Problemet kan dämpas genom undersampling eller översampling, som producerar klassbalanserade data. Generellt är undersampling till hjälp, medan slumpmässig översampling inte är. Syntetisk Minoritet Översampling TEchnique (SMOTE) är en mycket populär översampling metod som föreslogs för att förbättra slumpmässig översampling men dess beteende på högdimensionella data har inte undersökts noggrant. I denna uppsats undersöker vi egenskaperna hos SMOTE ur teoretisk och empirisk synvinkel, med hjälp av simulerade och verkliga högdimensionella data. Resultat: I de flesta fall verkar SMOTE fördelaktigt med lågdimensionella data, men det dämpar inte fördomarna mot klassificeringen i majoritetsklassen för de flesta klassificeringar när data är högdimensionella, och det är mindre effektivt än slumpmässig undersampling. SMOTE är fördelaktigt för k-NN-klassificeringar för högdimensionella data om antalet variabler minskas som utför någon typ av variabelt urval; vi förklarar varför, annars, k-NN-klassificeringen är partisk mot minoritetsklassen. Dessutom visar vi att på högdimensionella data ändrar inte SMOTE de klassspecifika medelvärdena medan det minskar datavariabiliteten och det introducerar korrelation mellan prover. Vi förklarar hur våra resultat påverkar klassprediktionen för högdimensionella data. Slutsatser: I praktiken verkar i den högdimensionella inställningen endast k-NN klassificeringar baserade på Euclidean avstånd dra väsentlig nytta av användningen av SMOTE, förutsatt att variabelt urval utförs innan du använder SMOTE; fördelen är större om fler grannar används. SMOTE för k-NN utan variabelt urval bör inte användas, eftersom det kraftigt snedvrider klassificeringen mot minoritetsklassen.
Blagus och Lusa REF undersökte beteendet hos SMOTE på högdimensionella obalanserade data, där antalet funktioner i hög grad överstiger antalet träningsfall.
SMOTE for high-dimensional class-imbalanced data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}