論文の概要: Handling Imbalanced Classification Problems With Support Vector Machines
via Evolutionary Bilevel Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10231v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 16:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 12:57:54.445370
- Title: Handling Imbalanced Classification Problems With Support Vector Machines
via Evolutionary Bilevel Optimization
- Title（参考訳）: 進化的双レベル最適化によるサポートベクターマシンによる不均衡分類問題処理
- Authors: Alejandro Rosales-P\'erez, Salvador Garc\'ia, and Francisco Herrera
- Abstract要約: サポートベクトルマシン(SVM)は、バイナリ分類問題に対処する一般的な学習アルゴリズムである。
この記事では、EBCS-SVMについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.17488635491262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Support vector machines (SVMs) are popular learning algorithms to deal with
binary classification problems. They traditionally assume equal
misclassification costs for each class; however, real-world problems may have
an uneven class distribution. This article introduces EBCS-SVM: evolutionary
bilevel cost-sensitive SVMs. EBCS-SVM handles imbalanced classification
problems by simultaneously learning the support vectors and optimizing the SVM
hyperparameters, which comprise the kernel parameter and misclassification
costs. The resulting optimization problem is a bilevel problem, where the lower
level determines the support vectors and the upper level the hyperparameters.
This optimization problem is solved using an evolutionary algorithm (EA) at the
upper level and sequential minimal optimization (SMO) at the lower level. These
two methods work in a nested fashion, that is, the optimal support vectors help
guide the search of the hyperparameters, and the lower level is initialized
based on previous successful solutions. The proposed method is assessed using
70 datasets of imbalanced classification and compared with several
state-of-the-art methods. The experimental results, supported by a Bayesian
test, provided evidence of the effectiveness of EBCS-SVM when working with
highly imbalanced datasets.
- Abstract（参考訳）: サポートベクトルマシン(SVM)は、バイナリ分類問題に対処する一般的な学習アルゴリズムである。
それらは伝統的に各クラスに等しく誤分類コストを課すが、実世界の問題は不均一なクラス分布を持つことがある。
本稿では、EBCS-SVMについて紹介する。
EBCS-SVMは、サポートベクトルを同時に学習し、カーネルパラメータと誤分類コストからなるSVMハイパーパラメータを最適化することで、不均衡な分類問題に対処する。
結果として生じる最適化問題は、下位レベルがサポートベクターと上位レベルがハイパーパラメータを決定するバイレベル問題である。
この最適化問題は、上層における進化的アルゴリズム(EA)と下層における逐次最小最適化(SMO)を用いて解決される。
これら2つの手法はネスト方式で動作し、最適な支持ベクトルはハイパーパラメータの探索を導くのに役立ち、より低いレベルは以前の成功した解に基づいて初期化される。
提案手法は,70の非平衡分類データセットを用いて評価し,いくつかの最先端手法と比較した。
ベイズテストによって支持された実験結果は、高度に不均衡なデータセットを扱う場合のEBCS-SVMの有効性の証拠となった。
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