論文の概要: Hellinger Distance Weighted Ensemble for Imbalanced Data Stream Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00266v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 16:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:35:34.059059
• Title: Hellinger Distance Weighted Ensemble for Imbalanced Data Stream Classification
• Title（参考訳）: 不均衡データストリーム分類のためのヘリンガー距離重み付けアンサンブル
• Authors: Joanna Grzyb, Jakub Klikowski, Micha{\l} Wo\'zniak
• Abstract要約: 本稿では,バイナリ,非定常,不均衡なデータストリームを分類するための分類器アンサンブルを提案する。 多くの不均衡なデータストリームに基づいて本手法を深く検証し,HDWE法の有用性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.277447144331876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The imbalanced data classification remains a vital problem. The key is to find such methods that classify both the minority and majority class correctly. The paper presents the classifier ensemble for classifying binary, non-stationary and imbalanced data streams where the Hellinger Distance is used to prune the ensemble. The paper includes an experimental evaluation of the method based on the conducted experiments. The first one checks the impact of the base classifier type on the quality of the classification. In the second experiment, the Hellinger Distance Weighted Ensemble (HDWE) method is compared to selected state-of-the-art methods using a statistical test with two base classifiers. The method was profoundly tested based on many imbalanced data streams and obtained results proved the HDWE method's usefulness.
• Abstract（参考訳）: 不均衡なデータ分類は依然として重要な問題です。 鍵となるのは、少数派と多数派の両方を正しく分類するメソッドを見つけることです。 本稿では,Helinger Distanceを用いてアンサンブルを練習する,バイナリ,非定常,不均衡なデータストリームを分類するための分類器アンサンブルを提案する。 本論文では, 実験結果に基づく手法の実験的評価について述べる。 最初のものは、基本分類器タイプが分類の質に及ぼす影響をチェックします。 第2の実験では,Helinger Distance Weighted Ensemble (HDWE) 法を,2つの基本分類器を用いた統計的試験を用いて選択した最先端手法と比較した。 多くの不均衡なデータストリームに基づいて本手法を深く検証し,HDWE法の有用性を実証した。

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