論文の概要: Overly Optimistic Prediction Results on Imbalanced Data: a Case Study of
Flaws and Benefits when Applying Over-sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06296v2
- Date: Sat, 28 Nov 2020 16:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:13:52.428749
- Title: Overly Optimistic Prediction Results on Imbalanced Data: a Case Study of
Flaws and Benefits when Applying Over-sampling
- Title（参考訳）: 不均衡データの過度最適予測結果:過剰サンプリング適用時の欠陥と便益を事例として
- Authors: Gilles Vandewiele, Isabelle Dehaene, Gy\"orgy Kov\'acs, Lucas Sterckx,
Olivier Janssens, Femke Ongenae, Femke De Backere, Filip De Turck, Kristien
Roelens, Johan Decruyenaere, Sofie Van Hoecke, Thomas Demeester
- Abstract要約: データを相互に排他的なトレーニングとテストセットに分割する前にオーバーサンプリングを適用する。
この結果が,2つの人工データセットを用いて偏りを生じさせ,この欠陥が同定された研究結果を再現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.463035357173045
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Information extracted from electrohysterography recordings could potentially
prove to be an interesting additional source of information to estimate the
risk on preterm birth. Recently, a large number of studies have reported
near-perfect results to distinguish between recordings of patients that will
deliver term or preterm using a public resource, called the Term/Preterm
Electrohysterogram database. However, we argue that these results are overly
optimistic due to a methodological flaw being made. In this work, we focus on
one specific type of methodological flaw: applying over-sampling before
partitioning the data into mutually exclusive training and testing sets. We
show how this causes the results to be biased using two artificial datasets and
reproduce results of studies in which this flaw was identified. Moreover, we
evaluate the actual impact of over-sampling on predictive performance, when
applied prior to data partitioning, using the same methodologies of related
studies, to provide a realistic view of these methodologies' generalization
capabilities. We make our research reproducible by providing all the code under
an open license.
- Abstract（参考訳）: エレクトロヒステログラフィー記録から抽出された情報は、早産リスクを推定するための興味深い追加情報源となる可能性がある。
近年、多くの研究が、用語/初期ヒステグラムデータベース (term/preterm electrohysterogram database) と呼ばれる公的資源を用いて、長期または長期の患者の記録を区別するほぼ完全な結果を報告している。
しかし,本研究の結果は方法論的欠陥が生じたため,非常に楽観的であった。
本研究では,データを相互に排他的なトレーニングとテストセットに分割する前にオーバーサンプリングを適用する,特定の方法論的欠陥に着目する。
この結果が2つの人工データセットを用いて偏りを生じさせ、この欠陥が特定された研究の結果を再現する。
さらに,データ分割に先立って適用されたオーバーサンプリングが実際の予測性能に与える影響を,関連研究と同じ手法を用いて評価し,これらの手法の一般化能力の現実的なビューを提供する。
オープンライセンスですべてのコードを提供することで、研究を再現できます。
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