En metod för konstruktion av klassificeringar från obalanserade datauppsättningar beskrivs. En datauppsättning är obalanserad om klassificeringskategorierna inte är ungefär lika representerade. Ofta består verkliga datamängder huvudsakligen av "normala" exempel med endast en liten andel "onormala" eller "intressanta" exempel. Det är också så att kostnaden för felklassificering av ett onormalt (intressant) exempel som ett normalt exempel ofta är mycket högre än kostnaden för det omvända felet. En undersampling av majoritetens (normala) klass har föreslagits som ett bra sätt att öka klassifikationens känslighet för minoritetsklassen. Detta dokument visar att en kombination av vår metod för översampling av minoritet (onormal) klass och undersampling av majoriteten (normal) klass kan uppnå bättre klassificering prestanda (i ROC utrymme) än endast undersampling majoritet klass. Detta papper visar också att en kombination av vår metod att översampla minoritetsklassen och undersampling majoriteten klass kan uppnå bättre klassificering prestanda (i ROC utrymme) än att variera förlust ratios i Ripper eller klass tidigare i Naive Bayes. Vår metod att översampla minoritetsklassen innebär att skapa syntetiska minoritetsklassexempel. Experiment utförs med hjälp av C4.5, Ripper och en Naive Bayes klassificering. Metoden utvärderas med hjälp av arean under mottagarens operativa karakteristiska kurva (AUC) och ROC konvexa skrovstrategi.
Chawla m.fl. I REF föreslogs en teknik för översampling av minoritetsklassen.
SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 16, pages 321-357, 2002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}