Förbehandlingsalgoritmen Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) betraktas som "de facto"-standard inom ramen för lärande från obalanserade data. Detta beror på dess enkelhet i utformningen av förfarandet, samt dess robusthet när det tillämpas på olika typer av problem. Sedan den publicerades 2002 har SMOTE visat sig framgångsrikt i en mängd olika tillämpningar från flera olika domäner. SMOTE har också inspirerat flera tillvägagångssätt för att motverka problemet med klassobalans, och har också i hög grad bidragit till nya övervakade inlärningsparadigmer, bland annat multimärkningsklassificering, inkrementellt lärande, halvövervakat lärande och lärande med flera sinnen. Det är standardriktmärke för lärande från obalanserade data. Det ingår också i ett antal olika programvarupaket - från öppen källkod till kommersiell. I detta dokument, som markerar 15-årsjubileet av SMOTE, reflekterar vi över SMOTE resan, diskuterar det aktuella läget med SMOTE, dess tillämpningar, och även identifiera nästa uppsättning utmaningar för att utöka SMOTE för Big Data problem.
I REF, författarna som markerar 15-årsjubileet av SMOTE, diskutera den nuvarande situationen med SMOTE, dess tillämpningar, och även klassificera de framtida utmaningarna att utöka SMOTE för Big Data problem.
SMOTE for learning from imbalanced data: progress and challenges, marking the 15-year anniversary
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}