論文の概要: Imbalanced data preprocessing techniques utilizing local data characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14120v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 11:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:30:36.328975
• Title: Imbalanced data preprocessing techniques utilizing local data characteristics
• Title（参考訳）: 局所データ特性を利用した不均衡データ前処理技術
• Authors: Micha{\l} Koziarski
• Abstract要約: データ不均衡は、異なるクラスから来るトレーニング観察の数の間の不均衡である。 この論文の焦点は、新しいデータ再サンプリング戦略の開発である。
• 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, that is the disproportion between the number of training observations coming from different classes, remains one of the most significant challenges affecting contemporary machine learning. The negative impact of data imbalance on traditional classification algorithms can be reduced by the data preprocessing techniques, methods that manipulate the training data to artificially reduce the degree of imbalance. However, the existing data preprocessing techniques, in particular SMOTE and its derivatives, which constitute the most prevalent paradigm of imbalanced data preprocessing, tend to be susceptible to various data difficulty factors. This is in part due to the fact that the original SMOTE algorithm does not utilize the information about majority class observations. The focus of this thesis is development of novel data resampling strategies natively utilizing the information about the distribution of both minority and majority class. The thesis summarizes the content of 12 research papers focused on the proposed binary data resampling strategies, their translation to the multi-class setting, and the practical application to the problem of histopathological data classification.
• Abstract（参考訳）: データ不均衡は、異なるクラスから来るトレーニング観察の数の違いであり、現代の機械学習に最も大きな課題の1つである。 従来の分類アルゴリズムに対するデータ不均衡の負の影響は、データ前処理技術、トレーニングデータを操作して不均衡の程度を人工的に減少させる方法によって低減することができる。 しかし、既存のデータ前処理技術、特に不均衡なデータ前処理のパラダイムであるSMOTEとそのデリバティブは、様々なデータ困難要因に影響を受けやすい傾向にある。 これは、元のSMOTEアルゴリズムが多数クラスの観測情報を利用していないことによるものである。 この論文の焦点は、少数派と多数派の双方の分布に関する情報をネイティブに活用する新しいデータ再サンプリング戦略の開発である。 本論文は,提案する二分法データ再サンプリング戦略,多クラス化への翻訳,病理組織学的データ分類の実際的応用に焦点をあてた12の研究論文の内容を要約した。

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