Med expansionen av data, ökande obalans data har dykt upp. När obalanskvoten för data är hög, de flesta befintliga obalanserade inlärningsmetoder minskar i klassificeringsprestanda. För att ta itu med detta problem har några mycket obalanserade inlärningsmetoder presenterats. De flesta av dem är dock fortfarande känsliga för den höga obalanskvoten. Detta arbete syftar till att ge en effektiv lösning på det mycket obalanserade dataklassificeringsproblemet. Vi bedriver ett mycket obalanserat lärande utifrån perspektivet av funktionsinlärning. Vi delar upp majoritetsklassen i flera block med var och en balanseras till minoritetsklassen och kombinerar varje block med minoritetsklassen för att konstruera en balanserad provuppsättning. Multiset funktionsinlärning (MFL) utförs på dessa uppsättningar för att lära sig diskriminerande funktioner. Vi föreslår därför en okorrelerad kostnadskänslig multiset-inlärningsmetod (UCML). UCML tillhandahåller en flera uppsättningar byggstrategi, införlivar kostnadskänslig faktor i MFL, och utformar en viktad okorrelerad begränsning för att ta bort korrelationen mellan multiset funktioner. Experiment på fem mycket obalanserade datauppsättningar visar att: UCML överträffar toppmoderna obalanserade inlärningsmetoder.
Multiset-funktionsinlärning föreslogs i REF för att lära sig diskriminerande funktioner.
Multiset Feature Learning for Highly Imbalanced Data Classification
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}