論文の概要: Hybrid Ensemble optimized algorithm based on Genetic Programming for
imbalanced data classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01176v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 14:14:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-03 21:30:29.204926
- Title: Hybrid Ensemble optimized algorithm based on Genetic Programming for
imbalanced data classification
- Title（参考訳）: 不均衡データ分類のための遺伝的プログラミングに基づくハイブリッドアンサンブル最適化アルゴリズム
- Authors: Maliheh Roknizadeh, Hossein Monshizadeh Naeen
- Abstract要約: 本稿では,2種類の不均衡データ分類のための遺伝的プログラミング(GP)に基づくハイブリッドアンサンブルアルゴリズムを提案する。
実験結果から,提案手法をトレーニングセットのサイズで指定したデータセット上での性能は,マイノリティクラス予測の他の次元よりも40%,50%高い精度を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the most significant current discussions in the field of data mining
is classifying imbalanced data. In recent years, several ways are proposed such
as algorithm level (internal) approaches, data level (external) techniques, and
cost-sensitive methods. Although extensive research has been carried out on
imbalanced data classification, however, several unsolved challenges remain
such as no attention to the importance of samples to balance, determine the
appropriate number of classifiers, and no optimization of classifiers in the
combination of classifiers. The purpose of this paper is to improve the
efficiency of the ensemble method in the sampling of training data sets,
especially in the minority class, and to determine better basic classifiers for
combining classifiers than existing methods. We proposed a hybrid ensemble
algorithm based on Genetic Programming (GP) for two classes of imbalanced data
classification. In this study uses historical data from UCI Machine Learning
Repository to assess minority classes in imbalanced datasets. The performance
of our proposed algorithm is evaluated by Rapid-miner studio v.7.5.
Experimental results show the performance of the proposed method on the
specified data sets in the size of the training set shows 40% and 50% better
accuracy than other dimensions of the minority class prediction.
- Abstract（参考訳）: データマイニングの分野で最も重要な議論の1つは、不均衡なデータの分類である。
近年,アルゴリズムレベル(内部)アプローチ,データレベル(外部)技術,コスト依存手法など,いくつかの手法が提案されている。
不均衡なデータ分類に関する広範な研究が行われているが、バランスを取るためにサンプルの重要性に注意を払わない、分類器の適切な数を決定する、分類器の組み合わせで分類器の最適化を行わないなど、未解決の課題がいくつか残っている。
本稿では,訓練データセット,特にマイノリティクラスにおけるサンプリングにおけるアンサンブル法の効率を向上させること,および既存の手法よりも分類器を結合するための基本的な分類器を決定することを目的とする。
我々は2種類の不均衡データ分類のための遺伝的プログラミング(GP)に基づくハイブリッドアンサンブルアルゴリズムを提案した。
本研究では,uci機械学習リポジトリの履歴データを用いて,不均衡データセットのマイノリティクラスを評価する。
提案アルゴリズムの性能はrapid-miner studio v.7.5で評価した。
実験結果から,提案手法をトレーニングセットのサイズで指定したデータセット上での性能は,マイノリティクラス予測の他の次元よりも40%,50%高い精度を示した。
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