Abstract-En ny sannolikhetsdensitet funktion (PDF) uppskattning baserad överprovtagning metod föreslås för två klasser obalanserade klassificeringsproblem. Funktionen Parzen-fönsterkärna används för att uppskatta PDF-filen för den positiva klassen, från vilken syntetiska instanser genereras som ytterligare träningsdata för att balansera klassdistributionen. Med hjälp av ombalanserade överprovade träningsdata konstrueras en radiell basfunktionsklassificering (RBF) genom att tillämpa en ortogonal framåtriktad regression, där klassificeringsanordningens struktur och RBF-kärnornas parametrar bestäms med hjälp av en optimeringsalgoritm för partikelsvärmen baserad på kriteriet att minimera felklassificeringshastigheten för leave-one-out. Den föreslagna metodens effektivitet framgår av en empirisk studie av flera obalanserade datamängder.
Gao m.fl. I REF föreslås en uppskattning av sannolikhetstäthetsfunktionen baserad på en översamplingsmetod för två klassificeringsproblem.
Probability density function estimation based over-sampling for imbalanced two-class problems
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}