Bakgrund: Översamplingsmetoder baserade på Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) har föreslagits för klassificeringsproblem med obalanserade biomedicinska data. De befintliga översamplingsmetoderna ger dock något bättre eller ibland sämre resultat än den enklaste SMOTE. För att förbättra effektiviteten hos SMOTE presenterar detta dokument en ny översamplingsmetod med hjälp av kodböcker som erhållits genom kvantiseringen av inlärningsvektorn. I allmänhet, även när en befintlig SMOTE tillämpas på en biomedicinsk datauppsättning, är dess tomma funktion utrymme fortfarande så stor att de flesta klassificeringsalgoritmer skulle inte fungera bra på att uppskatta gränslinjer mellan klasser. För att ta itu med detta problem genererar vår översamplingsmetod syntetiska prover som upptar mer funktionsutrymme än de andra SMOTE-algoritmerna. Kort sagt, vår översamplingsmetod gör det möjligt att generera användbara syntetiska prover genom att hänvisa till faktiska prover tagna från verkliga dataset. Resultat: Experiment på åtta verkliga obalanserade datauppsättningar visar att vår föreslagna översamplingsmetod presterar bättre än den enklaste SMOTE på fyra av fem standardklassificeringsalgoritmer. Dessutom ser man att prestandan hos vår metod ökar om den senaste SMOTE som kallas MWMOTE används i vår algoritm. Experiment på datauppsättningar för förutsägelse av β-svängtyper visar några viktiga mönster som inte har setts i tidigare analyser. Slutsatser: Den föreslagna översamplingsmetoden genererar användbara syntetiska prover för klassificering av obalanserade biomedicinska data. Dessutom är den föreslagna översamplingsmetoden i princip kompatibel med grundläggande klassificeringsalgoritmer och befintliga översamplingsmetoder.
Numera har några av forskarna tagit itu med problemet med obalanserade biomedicinska data, det vill säga att generera syntetiska prover som presenterade en ny översamplingsmetod med hjälp av kodböcker som erhållits genom att lära Vector Quantization REF.
LVQ-SMOTE – Learning Vector Quantization based Synthetic Minority Over–sampling Technique for biomedical data
{'venue': 'BioData Mining', 'journal': 'BioData Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}