論文の概要: Potential Anchoring for imbalanced data classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08548v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 14:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:30:56.279651
• Title: Potential Anchoring for imbalanced data classification
• Title（参考訳）: 不均衡データ分類のためのポテンシャルアンカリング
• Authors: Micha{\l} Koziarski
• Abstract要約: 不均衡なデータオーバーとアンダーサンプリングのための統一フレームワークを提案します。 提案手法はラジアル基底関数を基礎となるクラス分布の元の形状を保存するために利用する。 60のアンバランスデータセット上で行った実験の結果は、最先端の再サンプリングアルゴリズム上でのポテンシャルアンコーリングのパフォーマンスを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data imbalance remains one of the factors negatively affecting the performance of contemporary machine learning algorithms. One of the most common approaches to reducing the negative impact of data imbalance is preprocessing the original dataset with data-level strategies. In this paper we propose a unified framework for imbalanced data over- and undersampling. The proposed approach utilizes radial basis functions to preserve the original shape of the underlying class distributions during the resampling process. This is done by optimizing the positions of generated synthetic observations with respect to the potential resemblance loss. The final Potential Anchoring algorithm combines over- and undersampling within the proposed framework. The results of the experiments conducted on 60 imbalanced datasets show outperformance of Potential Anchoring over state-of-the-art resampling algorithms, including previously proposed methods that utilize radial basis functions to model class potential. Furthermore, the results of the analysis based on the proposed data complexity index show that Potential Anchoring is particularly well suited for handling naturally complex (i.e. not affected by the presence of noise) datasets.
• Abstract（参考訳）: データ不均衡は、現代の機械学習アルゴリズムのパフォーマンスに悪影響を及ぼす要因の1つである。 データ不均衡の負の影響を減らすための最も一般的なアプローチの1つは、元のデータセットをデータレベルの戦略で前処理することだ。 本稿では,不均衡なデータのオーバーサンプリングとアンダーサンプリングのための統一フレームワークを提案する。 提案手法は放射状基底関数を用いて,再サンプリング過程における基底クラス分布の原形を保存する。 これは、生成した合成観測の潜在的な類似性損失に対する位置を最適化することで達成される。 最後のAnchoringアルゴリズムは、提案したフレームワーク内でオーバーサンプリングとアンダーサンプリングを組み合わせる。 60個の不均衡データセットを用いて行った実験の結果は、放射基底関数を用いてクラスポテンシャルをモデル化する手法を含む最先端再サンプリングアルゴリズムに対するポテンシャルアンチョリングの性能を示す。 さらに,データ複雑度指数に基づく解析結果から,自然複雑度(自然複雑度)の処理に特に適している可能性が示唆された。 ノイズの存在に影響されない)データセット。

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