論文の概要: UGRWO-Sampling for COVID-19 dataset: A modified random walk
under-sampling approach based on graphs to imbalanced data classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03521v3
- Date: Thu, 2 Dec 2021 20:43:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 07:21:59.240881
- Title: UGRWO-Sampling for COVID-19 dataset: A modified random walk
under-sampling approach based on graphs to imbalanced data classification
- Title（参考訳）: ugrwo-sampling for covid-19 dataset:不均衡データ分類のためのグラフに基づくランダムウォークアンスサンプリングアプローチ
- Authors: Saeideh Roshanfekr, Shahriar Esmaeili, Hassan Ataeian, and Ali Amiri
- Abstract要約: 本稿では,不均衡なデータセットのグラフに基づく新しいRWO-Sampling(Random Walk Over-Sampling)を提案する。
アンダーサンプリング法とオーバーサンプリング法に基づく2つのスキームを導入し,ノイズや外れ値に対して近接情報を堅牢に保つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.15242029196761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a new RWO-Sampling (Random Walk Over-Sampling) based on
graphs for imbalanced datasets. In this method, two schemes based on
under-sampling and over-sampling methods are introduced to keep the proximity
information robust to noises and outliers. After constructing the first graph
on minority class, RWO-Sampling will be implemented on selected samples, and
the rest will remain unchanged. The second graph is constructed for the
majority class, and the samples in a low-density area (outliers) are removed.
Finally, in the proposed method, samples of the majority class in a
high-density area are selected, and the rest are eliminated. Furthermore,
utilizing RWO-sampling, the boundary of minority class is increased though the
outliers are not raised. This method is tested, and the number of evaluation
measures is compared to previous methods on nine continuous attribute datasets
with different over-sampling rates and one data set for the diagnosis of
COVID-19 disease. The experimental results indicated the high efficiency and
flexibility of the proposed method for the classification of imbalanced data
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不均衡なデータセットのグラフに基づく新しいRWO-Sampling(Random Walk Over-Sampling)を提案する。
本手法では, アンダーサンプリング法とオーバーサンプリング法に基づく2つのスキームを導入し, ノイズや外れ値に頑健な近接情報を維持する。
マイノリティクラスの最初のグラフを構築した後、RWO-Samplingは選択されたサンプルに実装され、残りは変更されない。
第2のグラフは多数派のために構築され、低密度領域(外層)のサンプルは除去される。
最後に、提案手法では、高密度領域における多数派クラスのサンプルを選択し、残りを除去した。
さらに、rwoサンプリングを利用して、外れ値が上げられなくても、マイノリティクラスの境界を増加させる。
この手法を試験し、新型コロナウイルスの診断のための1つのデータとオーバーサンプリング率の異なる9つの連続属性データセットについて、従来の方法と比較した。
実験結果から,不均衡データの分類における提案手法の高効率性と柔軟性が示された。
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