論文の概要: Classification Performance Metric for Imbalance Data Based on Recall and Selectivity Normalized in Class Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13319v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 20:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 22:15:59.151096
• Title: Classification Performance Metric for Imbalance Data Based on Recall and Selectivity Normalized in Class Labels
• Title（参考訳）: クラスラベルにおけるリコールと選択性に基づく不均衡データの分類性能指標
• Authors: Robert Burduk
• Abstract要約: クラスラベルに正規化されたリコールと選択率の調和平均に基づく新しいパフォーマンス指標を提案する。 本稿では,提案手法が不均衡なデータセットに対して適切な特性を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the classification of a class imbalance dataset, the performance measure used for the model selection and comparison to competing methods is a major issue. In order to overcome this problem several performance measures are defined and analyzed in several perspectives regarding in particular the imbalance ratio. There is still no clear indication which metric is universal and can be used for any skewed data problem. In this paper we introduced a new performance measure based on the harmonic mean of Recall and Selectivity normalized in class labels. This paper shows that the proposed performance measure has the right properties for the imbalanced dataset. In particular, in the space defined by the majority class examples and imbalance ratio it is less sensitive to changes in the majority class and more sensitive to changes in the minority class compared with other existing single-value performance measures. Additionally, the identity of the other performance measures has been proven analytically.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡データセットの分類では、モデル選択と競合する手法との比較に使用される性能指標が大きな問題である。 この問題を克服するために、いくつかのパフォーマンス対策が定義され、特に不均衡比に関していくつかの視点で分析される。 どの計量が普遍的であり、任意の歪んだデータ問題に使用できるのかは、まだ明らかでない。 本稿では,クラスラベルで正規化されたリコールと選択率の調和平均に基づく新しい性能尺度を提案する。 本稿では,提案手法が不均衡データセットに対して適切な特性を持つことを示す。 特に、多数派例と不均衡比によって定義される空間では、多数派クラスの変化に対する感度が低く、少数派クラスの変化に対する感度が他の既存の単一値のパフォーマンス指標と比較して小さい。 さらに、他の性能指標の同一性が分析的に証明されている。

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