論文の概要: Handling Imbalanced Data: A Case Study for Binary Class Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04326v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 02:04:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 04:04:31.965335
- Title: Handling Imbalanced Data: A Case Study for Binary Class Problems
- Title（参考訳）: 不均衡データを扱う:バイナリクラス問題に対するケーススタディ
- Authors: Richmond Addo Danquah
- Abstract要約: 分類問題の解決における主要な問題は、不均衡データの問題である。
本稿では,合成オーバーサンプリング技術と手動で合成データポイントを計算することで,アルゴリズムの理解を深める。
我々は,これらの合成オーバーサンプリング手法を,不均衡比とサンプルサイズが異なる二項分類問題に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For several years till date, the major issues in terms of solving for
classification problems are the issues of Imbalanced data. Because majority of
the machine learning algorithms by default assumes all data are balanced, the
algorithms do not take into consideration the distribution of the data sample
class. The results tend to be unsatisfactory and skewed towards the majority
sample class distribution. This implies that the consequences as a result of
using a model built using an Imbalanced data without handling for the Imbalance
in the data could be misleading both in practice and theory. Most researchers
have focused on the application of Synthetic Minority Oversampling Technique
(SMOTE) and Adaptive Synthetic (ADASYN) Sampling Approach in handling data
Imbalance independently in their works and have failed to better explain the
algorithms behind these techniques with computed examples. This paper focuses
on both synthetic oversampling techniques and manually computes synthetic data
points to enhance easy comprehension of the algorithms. We analyze the
application of these synthetic oversampling techniques on binary classification
problems with different Imbalanced ratios and sample sizes.
- Abstract（参考訳）: これまでの数年間、分類問題の解決における主要な問題は、不均衡データの問題である。
機械学習アルゴリズムの大部分がデフォルトですべてのデータがバランスが取れていると仮定しているため、アルゴリズムはデータサンプルクラスの分布を考慮していない。
結果は満足できない傾向にあり、大多数のサンプルクラス分布に偏っている。
これは、データの不均衡を処理せずに不均衡データを使用して構築されたモデルを使用することによる結果が、実際と理論の両方において誤解を招く可能性があることを意味する。
多くの研究者は、合成的マイノリティオーバーサンプリング技術(smote)と適応的合成(adasyn)サンプリング手法の適用に注目しており、これらの手法の背後にあるアルゴリズムを計算された例で説明できていない。
本稿では,合成オーバーサンプリング技術と手動で合成データポイントを計算することで,アルゴリズムの理解を深める。
我々は,これらの合成オーバーサンプリング手法を,不均衡比とサンプルサイズが異なる二項分類問題に適用する。
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