I obalanserade inlärningsmetoder, omsampling metoder ändra en obalanserad datauppsättning för att bilda en balanserad datauppsättning. Balanserade datauppsättningar presterar bättre än obalanserade datauppsättningar för många basklasser. I detta dokument föreslås en kostnadskänslig ensemblemetod baserad på kostnadskänslig stödvektormaskin (SVM) och fråge-för-kommitté (QBC) för att lösa obalanserad dataklassificering. Den föreslagna metoden delar först upp datasetet i majoritetsklass i flera deldataset beroende på andelen obalanserade prover och tågs underklassificeringar med AdaBoost-metoden. Därefter genererar den föreslagna metoden kandidatutbildning prover med QBC aktiv inlärningsmetod och använder kostnadskänslig SVM för att lära sig utbildningsprover. Genom att använda 5 klass-obalanserade datauppsättningar visar experimentella resultat att den föreslagna metoden har högre area under ROC-kurvan (AUC), F-mätning och G-medelvärde än många befintliga klass-obalanserade inlärningsmetoder.
Exempel är kostnadskänslig ensemble REF, kostnadskänslig support SVM och QBC med SVM, C.45, NB och Adaboost.
A Cost-Sensitive Ensemble Method for Class-Imbalanced Datasets
{'venue': None, 'journal': 'Abstract and Applied Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}