論文の概要: SMOTE-ENC: A novel SMOTE-based method to generate synthetic data for
nominal and continuous features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07612v1
- Date: Sat, 13 Mar 2021 04:16:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-18 03:31:17.324237
- Title: SMOTE-ENC: A novel SMOTE-based method to generate synthetic data for
nominal and continuous features
- Title（参考訳）: SMOTE-ENC: 名目および連続的な特徴のための合成データを生成する新しいSMOTEベース手法
- Authors: Mimi Mukherjee and Matloob Khushi
- Abstract要約: SMOTE-ENC (SMOTE - Encoded Nominal and Continuous) という新しいマイノリティオーバーサンプリング手法を提案する。
本実験では、SMOTE-ENC法を用いた分類モデルがSMOTE-NCを用いたモデルよりも優れた予測を提供することを示した。
提案手法は,SMOTE-NCアルゴリズムの主な制約の一つに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real world datasets are heavily skewed where some classes are significantly
outnumbered by the other classes. In these situations, machine learning
algorithms fail to achieve substantial efficacy while predicting these
under-represented instances. To solve this problem, many variations of
synthetic minority over-sampling methods (SMOTE) have been proposed to balance
the dataset which deals with continuous features. However, for datasets with
both nominal and continuous features, SMOTE-NC is the only SMOTE-based
over-sampling technique to balance the data. In this paper, we present a novel
minority over-sampling method, SMOTE-ENC (SMOTE - Encoded Nominal and
Continuous), in which, nominal features are encoded as numeric values and the
difference between two such numeric value reflects the amount of change of
association with minority class. Our experiments show that the classification
model using SMOTE-ENC method offers better prediction than model using SMOTE-NC
when the dataset has a substantial number of nominal features and also when
there is some association between the categorical features and the target
class. Additionally, our proposed method addressed one of the major limitations
of SMOTE-NC algorithm. SMOTE-NC can be applied only on mixed datasets that have
features consisting of both continuous and nominal features and cannot function
if all the features of the dataset are nominal. Our novel method has been
generalized to be applied on both mixed datasets and on nominal only datasets.
The code is available from mkhushi.github.io
- Abstract（参考訳）: 現実世界のデータセットは、いくつかのクラスが他のクラスに比較してかなり歪んでいる。
これらの状況では、機械学習アルゴリズムは、これらの未表現のインスタンスを予測しながら、実質的な有効性を達成することができない。
この問題を解決するために、連続的な特徴を扱うデータセットのバランスをとるために、合成マイノリティオーバーサンプリング法(SMOTE)の多くのバリエーションが提案されている。
しかし、名目上かつ連続的な特徴を持つデータセットの場合、SMOTE-NCはデータのバランスをとる唯一のSMOTEベースのオーバーサンプリング技術である。
本稿では,名目特徴を数値としてエンコードし,その2つの数値の差がマイノリティクラスとの関連の変化量を反映した,新たなマイノリティオーバーサンプリング法であるsmote-enc(smote)を提案する。
実験により,smote-enc法を用いた分類モデルは,データセットが相当数の名目的特徴を持つ場合と,分類的特徴と対象クラスとの相関がある場合において,smote-ncを用いたモデルよりも優れた予測を提供することが示された。
さらに,提案手法はSMOTE-NCアルゴリズムの主要な制約の一つに対処する。
SMOTE-NCは、連続的な特徴と名目的特徴の両方からなる特徴を持つ混合データセットにのみ適用でき、データセットのすべての機能が名目上は機能しない。
我々の新しい手法は混合データセットと名目のみのデータセットの両方に適用できるように一般化されている。
コードはmkhushi.github.ioから入手できる。
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