論文の概要: Weighted Least Squares Twin Support Vector Machine with Fuzzy Rough Set
Theory for Imbalanced Data Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01198v1
- Date: Mon, 3 May 2021 22:33:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 23:21:52.813066
- Title: Weighted Least Squares Twin Support Vector Machine with Fuzzy Rough Set
Theory for Imbalanced Data Classification
- Title（参考訳）: 不均衡データ分類のためのファジィラフセット理論を用いた重み付き最小二乗支持ベクトルマシン
- Authors: Maysam Behmanesh, Peyman Adibi, Hossein Karshenas
- Abstract要約: サポートベクトルマシン(SVM)は、分類問題を解決するために開発された強力な教師付き学習ツールである。
重み付き最小二乗支援ベクトルマシンFRLSTSVMにおけるファジィ粗集合理論を不均衡データの分類に効率的に利用する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.483420384410068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Support vector machines (SVMs) are powerful supervised learning tools
developed to solve classification problems. However, SVMs are likely to perform
poorly in the classification of imbalanced data. The rough set theory presents
a mathematical tool for inference in nondeterministic cases that provides
methods for removing irrelevant information from data. In this work, we propose
an approach that efficiently used fuzzy rough set theory in weighted least
squares twin support vector machine called FRLSTSVM for classification of
imbalanced data. The first innovation is introducing a new fuzzy rough set
based under-sampling strategy to make the classifier robust in terms of
imbalanced data. For constructing the two proximal hyperplanes in FRLSTSVM,
data points from the minority class remain unchanged while a subset of data
points in the majority class are selected using a new method. In this model, we
embedded the weight biases in the LSTSVM formulations to overcome the bias
phenomenon in the original twin SVM for the classification of imbalanced data.
In order to determine these weights in this formulation, we introduced a new
strategy that uses fuzzy rough set theory as the second innovation.
Experimental results on famous imbalanced datasets, compared with related
traditional SVM-based methods, demonstrate the superiority of our proposed
FRLSTSVM model in imbalanced data classification.
- Abstract（参考訳）: サポートベクトルマシン(SVM)は、分類問題を解決するために開発された強力な教師付き学習ツールである。
しかし、SVMは不均衡なデータの分類において性能が劣る可能性が高い。
ラフセット理論は、データから無関係情報を取り除く方法を提供する非決定論的ケースにおける推論のための数学的ツールである。
本研究では、重み付き最小二乗サポートベクトルマシンFRLSTSVMにおけるファジィ粗集合理論を、不均衡データの分類に効率的に利用する手法を提案する。
最初のイノベーションは、アンダーサンプリング戦略に基づく新しいファジィラフセットを導入し、不均衡なデータの観点から分類器を堅牢にすることです。
FRLSTSVMで2つの近位超平面を構成する場合、マイノリティクラスのデータポイントは変わらないが、多数派クラスのデータポイントのサブセットは新しい方法で選択される。
本モデルでは, LSTSVM の定式化に重みバイアスを組み込んで, 不均衡データの分類のための元の双対SVMの偏り現象を克服する。
これらの重みをこの定式化で決定するために, ファジィ粗集合理論を第二の革新として用いる新しい戦略を導入した。
従来のSVM法と比較して,不均衡なデータ分類において提案したFRLSTSVMモデルの方が優れていることを示す。
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