論文の概要: Primal Estimated Subgradient Solver for SVM for Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09311v5
• Date: Tue, 18 Jul 2023 20:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 18:21:54.574942
• Title: Primal Estimated Subgradient Solver for SVM for Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: 不均衡分類のためのSVMの一次推定下位解法
• Authors: John Sun
• Abstract要約: 我々は,PEGASOS SVMが8.6:1から130:1までのマイノリティ比に大きく依存する不均衡データセットに対して,優れた性能を達成できることを実証することを目的とする。 学習曲線を調べて評価する。 PEGASOS Cost-Sensitive SVM's results of Ding's LINEAR SVM DECIDL method。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We aim to demonstrate in experiments that our cost sensitive PEGASOS SVM achieves good performance on imbalanced data sets with a Majority to Minority Ratio ranging from 8.6:1 to 130:1 and to ascertain whether the including intercept (bias), regularization and parameters affects performance on our selection of datasets. Although many resort to SMOTE methods, we aim for a less computationally intensive method. We evaluate the performance by examining the learning curves. These curves diagnose whether we overfit or underfit or whether the random sample of data chosen during the process was not random enough or diverse enough in dependent variable class for the algorithm to generalized to unseen examples. We will also see the background of the hyperparameters versus the test and train error in validation curves. We benchmark our PEGASOS Cost-Sensitive SVM's results of Ding's LINEAR SVM DECIDL method. He obtained an ROC-AUC of .5 in one dataset. Our work will extend the work of Ding by incorporating kernels into SVM. We will use Python rather than MATLAB as python has dictionaries for storing mixed data types during multi-parameter cross-validation.
• Abstract（参考訳）: 我々は,PEGASOS SVMが8.6:1から130:1の範囲のマイノリティ比を持つ不均衡データセットに対して優れた性能を達成し,インタセプト(バイアス),正規化,パラメータがデータセット選択のパフォーマンスに影響を及ぼすかどうかを確認することを目的としている。 SMOTE法には多くの方法があるが、計算量が少ない方法を目指している。 学習曲線を調べることにより,その性能を評価する。 これらの曲線は、我々が過剰に適合するか過小評価するか、またはプロセス中に選択したデータのランダムなサンプルが無作為でないか、依存変数クラスで十分に多様でないかを診断し、アルゴリズムが見当たらない例に一般化する。 また、バリデーション曲線におけるハイパーパラメータの背景とテストと列車のエラーも見ていきます。 我々は、ding の線形 svm decidl 法の pegasos コストに敏感な svm の結果をベンチマークする。 彼は1つのデータセットで.5のROC-AUCを得た。 私たちの仕事は、svmにカーネルを組み込むことでdingの作業を拡張します。 マルチパラメータのクロスバリデーション中に混合データ型を格納するための辞書があるため、MATLABではなくPythonを使用します。

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