論文の概要: Effective Class-Imbalance learning based on SMOTE and Convolutional
Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00653v1
- Date: Thu, 1 Sep 2022 07:42:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-09-05 12:39:20.626807
- Title: Effective Class-Imbalance learning based on SMOTE and Convolutional
Neural Networks
- Title（参考訳）: SMOTEと畳み込みニューラルネットワークに基づく効果的なクラスバランス学習
- Authors: Javad Hasannataj Joloudari, Abdolreza Marefat and Mohammad Ali
Nematollahi
- Abstract要約: 不均衡データ(ID)は、機械学習(ML)モデルから満足な結果を得るための問題である。
本稿では,Deep Neural Networks(DNN)とConvolutional Neural Networks(CNN)に基づく手法の有効性を検討する。
信頼性の高い結果を得るために,ランダムにシャッフルしたデータ分布を用いて100回実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1074267520911262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Imbalanced Data (ID) is a problem that deters Machine Learning (ML) models
for achieving satisfactory results. ID is the occurrence of a situation where
the quantity of the samples belonging to one class outnumbers that of the other
by a wide margin, making such models learning process biased towards the
majority class. In recent years, to address this issue, several solutions have
been put forward, which opt for either synthetically generating new data for
the minority class or reducing the number of majority classes for balancing the
data. Hence, in this paper, we investigate the effectiveness of methods based
on Deep Neural Networks (DNNs) and Convolutional Neural Networks (CNNs), mixed
with a variety of well-known imbalanced data solutions meaning oversampling and
undersampling. To evaluate our methods, we have used KEEL, breast cancer, and
Z-Alizadeh Sani datasets. In order to achieve reliable results, we conducted
our experiments 100 times with randomly shuffled data distributions. The
classification results demonstrate that the mixed Synthetic Minority
Oversampling Technique (SMOTE)-Normalization-CNN outperforms different
methodologies achieving 99.08% accuracy on the 24 imbalanced datasets.
Therefore, the proposed mixed model can be applied to imbalanced binary
classification problems on other real datasets.
- Abstract（参考訳）: 不均衡データ(ID)は、機械学習(ML)モデルから満足な結果を得るための問題である。
IDは、あるクラスに属するサンプルの量が他のクラスよりも広いマージンで倍増し、そのような学習プロセスが多数クラスに偏っている状況の発生である。
近年、この問題に対処するために、マイノリティクラスの新しいデータを合成的に生成するか、データのバランスをとるために多数派クラスの数を減らしたいくつかのソリューションが提案されている。
そこで本稿では,Deep Neural Networks (DNN) とConvolutional Neural Networks (CNN) に基づく手法の有効性を検討する。
本手法を評価するために,KEEL,乳癌,Z-アリザデー・サニデータセットを用いた。
信頼性の高い結果を得るために,ランダムにシャッフルしたデータ分布を用いて100回実験を行った。
その結果,混合合成マイノリティオーバーサンプリング法(SMOTE)-Normalization-CNNは,24個の不均衡データセットに対して99.08%の精度で異なる手法より優れていた。
したがって,提案する混合モデルは他の実データに対する不均衡バイナリ分類問題に適用することができる。
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