Klassobalans är ett avgörande problem i maskininlärning och förekommer på många områden. Specifikt har tvåklassens problem fått intresse från forskare under de senaste åren, vilket bland annat lett till lösningar för upptäckt av oljeutsläpp, tumörupptäckt och bedräglig identifiering av kreditkort. Hanteringsklassobalans i datauppsättningar som innehåller flera klasser, med varierande grad av obalans, har dock fått begränsad uppmärksamhet. I en sådan flerklassig obalanserad datauppsättning tenderar klassificeringsmodellen att gynna majoritetsklasserna och felaktigt klassificera fall från minoritetsklasserna som tillhörande majoritetsklasserna, vilket leder till dålig förutsägbarhet. Dessutom finns det ett behov av att hantera både obalansen mellan klasser och ta itu med urvalet av exempel inom en klass (dvs. den så kallade inom klassen obalans). I detta dokument föreslår vi SCUT-hybridprovtagningsmetoden, som används för att balansera antalet utbildningsexempel i en sådan multiklassmiljö. Vår SCUT metod över urval minoritetsklass exempel genom generering av syntetiska exempel och använder klusteranalys för att under stickprov majoritet klasser. Dessutom hanterar den både inom- och mellanklassen obalans. Våra experimentella resultat mot ett antal flerklassproblem visar att när SCUT-metoden används för förbehandling av data före klassificering, får vi mycket noggranna modeller som jämför positivt med den senaste tekniken.
Agrawal m.fl. REF föreslog en algoritm som ökar förekomsten av fall av minoritetsklass genom Volumeme 7, 2019 generation av syntetiska exempel och använder klusterbaserad undersampling för att förbättra klassificeringsprestandan på obalanserade datauppsättningar i flera klasser.
SCUT: Multi-class imbalanced data classification using SMOTE and cluster-based undersampling
{'venue': '2015 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K)', 'journal': '2015 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}