Abstrakt. Inlärning i obalanserade datauppsättningar är ett genomgripande problem som är allmänt förekommande i en mängd olika tillämpningar i verkligheten. I obalanserade datauppsättningar är intresseklassen i allmänhet en liten del av de totala fallen, men felklassificeringen av sådana fall är ofta dyr. Även om det finns en betydande mängd forskning om klassobalans problem för binära klass dataset, flera klasser dataset har fått betydligt mindre uppmärksamhet. Detta beror delvis på att problemet med obalanser i flera klasser ofta är mycket svårare än dess relaterade binära klass problem, eftersom den relativa frekvensen och kostnaden för var och en av klasserna kan variera kraftigt från dataset till dataset. I detta dokument studerar vi problemet med obalanser i flera klasser eftersom det gäller beslutsträd (särskilt C4.4 och HDDT) och utvecklar ett nytt uppdelningskriterium i flera klasser. Från våra experiment visar vi att flerklassiga Hellinger avstånd beslutsträd, i kombination med nedbrytning tekniker, överträffar C4.4.
MC-HDDT REF är en beslutsträdsmetod med hjälp av ett uppdelningskriterium av flera klasser till förmån för minoritetsklasserna.
Building Decision Trees for the Multi-class Imbalance Problem
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}