Klassificering av data med obalanserad klassfördelning har inneburit en betydande nackdel för den prestanda som uppnås av de flesta standardiserade klassificeringsalgoritmer, som antar en relativt balanserad klassfördelning och lika felklassificeringskostnader. Den betydande svårigheten och den frekventa förekomsten av klassobalansen visar på behovet av extra forskningsinsatser. Syftet med detta dokument är att undersöka meta-teknologier som är tillämpliga på de flesta klassifierbara inlärningsalgoritmer, i syfte att främja klassificeringen av obalanserade data. AdaBoost algoritmen rapporteras som en framgångsrik meta-teknik för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Insikten från en omfattande analys av AdaBoost algoritmen i termer av dess fördelar och brister i att åtgärda problemet klassobalans leder till utforskande av tre kostnadskänsliga öka algoritmer, som utvecklas genom att införa kostnadsposter i inlärningsramen för AdaBoost. Ytterligare analys visar att en av de föreslagna algoritmerna stämmer överens med etappvis additiv modellering i statistik för att minimera kostnaden exponentiellt förlust. Dessa öka algoritmer studeras också med avseende på deras viktning strategier mot olika typer av prover, och deras effektivitet i att identifiera sällsynta fall genom experiment på flera verkliga världen medicinska data uppsättningar, där klass obalans problem råder.
Sol och al. REF undersöker kostnadskänsliga öka algoritmer för att främja klassificeringen av obalanserade data och föreslår tre kostnadskänsliga öka algoritmer genom att införa kostnadsposter i inlärningsramen för AdaBoost.
Cost-sensitive boosting for classification of imbalanced data
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}