Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey of Imbalanced Data Methodologies

論文の概要: Survey of Imbalanced Data Methodologies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02240v1
Date: Tue, 6 Apr 2021 02:10:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-07 14:21:17.712104
Title: Survey of Imbalanced Data Methodologies
Title（参考訳）: 不均衡データ手法の調査
Authors: Lian Yu, Nengfeng Zhou
Abstract要約: UCIとKeelデータセットのモデリングアルゴリズムにアンダーサンプリング/オーバーサンプリング手法を適用した。クラス不均衡法, モデリングアルゴリズム, グリッド検索基準の比較を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Imbalanced data set is a problem often found and well-studied in financial industry. In this paper, we reviewed and compared some popular methodologies handling data imbalance. We then applied the under-sampling/over-sampling methodologies to several modeling algorithms on UCI and Keel data sets. The performance was analyzed for class-imbalance methods, modeling algorithms and grid search criteria comparison.
Abstract（参考訳）: 不均衡データセットは金融業界でよく見られよく研究されている問題である。本稿では,データ不均衡を扱う一般的な手法をレビューし,比較する。次に,uciおよびkeelデータセット上の複数のモデリングアルゴリズムにアンダーサンプリング/オーバーサンプリング手法を適用した。クラス不均衡法, モデリングアルゴリズム, グリッド検索基準の比較を行った。

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