論文の概要: Projection based fuzzy least squares twin support vector machine for
class imbalance problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15886v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 14:28:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 19:17:39.226887
- Title: Projection based fuzzy least squares twin support vector machine for
class imbalance problems
- Title（参考訳）: クラス不均衡問題に対する射影型ファジィ最小二乗サポートベクトルマシン
- Authors: M. Tanveer, Ritik Mishra, Bharat Richhariya
- Abstract要約: 本稿では,不均衡なクラスとノイズの多いデータセットを扱うファジィに基づく新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,複数のベンチマークおよび合成データセットを用いて評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Class imbalance is a major problem in many real world classification tasks.
Due to the imbalance in the number of samples, the support vector machine (SVM)
classifier gets biased toward the majority class. Furthermore, these samples
are often observed with a certain degree of noise. Therefore, to remove these
problems we propose a novel fuzzy based approach to deal with class imbalanced
as well noisy datasets. We propose two approaches to address these problems.
The first approach is based on the intuitionistic fuzzy membership, termed as
robust energy-based intuitionistic fuzzy least squares twin support vector
machine (IF-RELSTSVM). Furthermore, we introduce the concept of
hyperplane-based fuzzy membership in our second approach, where the final
classifier is termed as robust energy-based fuzzy least square twin support
vector machine (F-RELSTSVM). By using this technique, the membership values are
based on a projection based approach, where the data points are projected on
the hyperplanes. The performance of the proposed algorithms is evaluated on
several benchmark and synthetic datasets. The experimental results show that
the proposed IF-RELSTSVM and F-RELSTSVM models outperform the baseline
algorithms. Statistical tests are performed to check the significance of the
proposed algorithms. The results show the applicability of the proposed
algorithms on noisy as well as imbalanced datasets.
- Abstract（参考訳）: クラス不均衡は多くの現実世界の分類タスクにおいて大きな問題である。
サンプル数の不均衡のため、サポートベクターマシン(svm)分類器は多数派クラスに偏りがある。
さらに、これらのサンプルはある程度のノイズとともにしばしば観測される。
そこで,これらの問題を取り除くために,クラス不均衡と騒がしいデータセットを扱うための新しいファジィベースアプローチを提案する。
これらの問題に対処する2つのアプローチを提案する。
最初のアプローチは、堅牢なエネルギーベースの直観的ファジィ最小二乗サポートベクトルマシン(IF-RELSTSVM)と呼ばれる直観的ファジィメンバシップに基づいている。
さらに,第2のアプローチでは,超平面型ファジィメンバシップの概念を導入し,最終分類器をロバストエネルギーベースファジィ最小二乗サポートベクトルマシン(F-RELSTSVM)と呼ぶ。
この手法を用いることで、メンバーシップ値はプロジェクションに基づくアプローチに基づいており、そこではデータポイントが超平面上に投影される。
提案アルゴリズムの性能を複数のベンチマークと合成データセットで評価した。
実験の結果,提案したIF-RELSTSVMとF-RELSTSVMはベースラインアルゴリズムよりも優れていた。
提案手法の意義を確認するために統計的検証を行う。
その結果,提案アルゴリズムは雑音や不均衡なデータセットに対して適用可能であることがわかった。
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