論文の概要: IMBENS: Ensemble Class-imbalanced Learning in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12776v1
- Date: Wed, 24 Nov 2021 20:14:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 15:27:08.043855
- Title: IMBENS: Ensemble Class-imbalanced Learning in Python
- Title（参考訳）: IMBENS: Pythonのクラス不均衡学習をアンサンブルする
- Authors: Zhining Liu, Zhepei Wei, Erxin Yu, Qiang Huang, Kai Guo, Boyang Yu,
Zhaonian Cai, Hangting Ye, Wei Cao, Jiang Bian, Pengfei Wei, Jing Jiang and
Yi Chang
- Abstract要約: imbensはオープンソースのPythonツールボックスで、クラス不均衡なデータに対してアンサンブル学習アルゴリズムを実装し、デプロイする。
imbensはMITオープンソースライセンスでリリースされており、Python Package Index (PyPI)からインストールすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.007498723608155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: imbalanced-ensemble, abbreviated as imbens, is an open-source Python toolbox
for quick implementing and deploying ensemble learning algorithms on
class-imbalanced data. It provides access to multiple state-of-art ensemble
imbalanced learning (EIL) methods, visualizer, and utility functions for
dealing with the class imbalance problem. These ensemble methods include
resampling-based, e.g., under/over-sampling, and reweighting-based ones, e.g.,
cost-sensitive learning. Beyond the implementation, we also extend conventional
binary EIL algorithms with new functionalities like multi-class support and
resampling scheduler, thereby enabling them to handle more complex tasks. The
package was developed under a simple, well-documented API design follows that
of scikit-learn for increased ease of use. imbens is released under the MIT
open-source license and can be installed from Python Package Index (PyPI).
Source code, binaries, detailed documentation, and usage examples are available
at https://github.com/ZhiningLiu1998/imbalanced-ensemble.
- Abstract（参考訳）: im Balanced-ensembleは、クラス不均衡なデータにアンサンブル学習アルゴリズムを素早く実装しデプロイするためのオープンソースのPythonツールボックスである。
クラス不均衡問題を扱うための複数の最先端アンサンブル不均衡学習(EIL)メソッド、ビジュアライザ、ユーティリティ機能へのアクセスを提供する。
これらのアンサンブル手法には、例えばアンダー/オーバーサンプリングのような再サンプリングベースの手法や、コストセンシティブな学習のような再重み付けベースの手法が含まれる。
実装以外にも,マルチクラスサポートやスケジューラの再サンプリングなど,従来型のバイナリeilアルゴリズムを拡張することで,より複雑なタスクの処理を可能にする。
パッケージはシンプルで文書化されたAPI設計の下で開発され、使いやすさを高めるためにScikit-learnに従っている。
imbensはMITオープンソースライセンスでリリースされており、Python Package Index(PyPI)からインストールすることができる。
ソースコード、バイナリ、詳細なドキュメント、使用例はhttps://github.com/ZhiningLiu1998/imbalanced-ensemble.comで公開されている。
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