Abstrakt. Att lära sig av obalanserade datauppsättningar innebär ett komplicerat problem där traditionella inlärningsalgoritmer kan prestera dåligt. De objektiva funktioner som används för att lära sig klassificeringarna tenderar vanligtvis att gynna de större, mindre viktiga klasserna i sådana problem. I detta dokument jämförs resultatet av flera populära kriterier för uppdelning av beslutsträd - informationsvinst, Gini-mått och DKM - och identifieras en ny skev okänslig åtgärd i Hellinger-avstånd. Vi beskriver styrkan i Hellinger avstånd i klass obalans, föreslå dess tillämpning i att bilda beslut träd, och utföra en omfattande jämförande analys mellan varje beslut träd konstruktionsmetod. Dessutom anser vi att varje träds prestanda inom ett kraftfullt omslagsramverk för provtagning för att fånga interaktionen mellan delningsmåttet och provtagningen. Vi utvärderar över detta breda utbud av dataset och bestämmer vilka som fungerar bäst under klassobalans.
REF identifierade en ny skew Hellinger-sträcka i klassobalans.
Learning Decision Trees for Unbalanced Data
{'venue': 'In European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}