Abstrakt. Vid klassificering, när fördelningen av träningsdata mellan klasser är ojämn, domineras inlärningsalgoritmen i allmänhet av kännetecknet för de flesta klasserna. Kännetecknen i minoritetsklasserna är vanligtvis svåra att känna igen fullt ut. I detta dokument föreslås en metod för att förbättra klassifikationsnoggrannheten för minoritetsklasserna. Den föreslagna metoden kombinerar översamplingsteknik för syntetisk minoritet (SMOTE) och kompletterande neurala nätverk (CMTNN) för att hantera problemet med klassificering av obalanserade data. För att visa att den föreslagna tekniken kan underlätta klassificeringen av obalanserade data har flera klassificeringsalgoritmer använts. De är Artificial Neural Network (ANN), kNearest Neighbor (k-NN) och Support Vector Machine (SVM). Riktmärkesdatauppsättningar med olika proportioner mellan minoritetsklassen och majoritetsklassen erhålls från University of California Irvine (UCI) maskininlärning arkiv. Resultaten visar att de föreslagna kombinationsteknikerna kan förbättra prestandan för problemet med obalans i klassen.
Som en kombination med inlärningsalgoritm Jeatrakul et al. REF introducerade SMOTE till neurala nätverk för att förbättra generaliseringen prestanda.