論文の概要: iBRF: Improved Balanced Random Forest Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09867v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 20:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 21:05:51.184411
• Title: iBRF: Improved Balanced Random Forest Classifier
• Title（参考訳）: iBRF: バランスの取れた森林分類器の改良
• Authors: Asif Newaz, Md. Salman Mohosheu, MD. Abdullah al Noman, Dr. Taskeed Jabid,
• Abstract要約: クラス不均衡は、異なる分類タスクにおいて大きな課題となる。 本稿では,予測性能を高めるために,バランスドランダムフォレスト(BRF)分類器の修正を提案する。 筆者らが提案するハイブリッドサンプリング手法は,ランダムフォレスト分類器のフレームワークに組み込むと,不均衡な分類タスクに使用される他のサンプリング手法よりも優れた予測性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Class imbalance poses a major challenge in different classification tasks, which is a frequently occurring scenario in many real-world applications. Data resampling is considered to be the standard approach to address this issue. The goal of the technique is to balance the class distribution by generating new samples or eliminating samples from the data. A wide variety of sampling techniques have been proposed over the years to tackle this challenging problem. Sampling techniques can also be incorporated into the ensemble learning framework to obtain more generalized prediction performance. Balanced Random Forest (BRF) and SMOTE-Bagging are some of the popular ensemble approaches. In this study, we propose a modification to the BRF classifier to enhance the prediction performance. In the original algorithm, the Random Undersampling (RUS) technique was utilized to balance the bootstrap samples. However, randomly eliminating too many samples from the data leads to significant data loss, resulting in a major decline in performance. We propose to alleviate the scenario by incorporating a novel hybrid sampling approach to balance the uneven class distribution in each bootstrap sub-sample. Our proposed hybrid sampling technique, when incorporated into the framework of the Random Forest classifier, termed as iBRF: improved Balanced Random Forest classifier, achieves better prediction performance than other sampling techniques used in imbalanced classification tasks. Experiments were carried out on 44 imbalanced datasets on which the original BRF classifier produced an average MCC score of 47.03% and an F1 score of 49.09%. Our proposed algorithm outperformed the approach by producing a far better MCC score of 53.04% and an F1 score of 55%. The results obtained signify the superiority of the iBRF algorithm and its potential to be an effective sampling technique in imbalanced learning.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡は、多くの現実世界のアプリケーションで頻繁に発生するシナリオである様々な分類タスクにおいて大きな課題となる。 データ再サンプリングは、この問題に対処するための標準的なアプローチだと考えられている。 この技術の目的は、新しいサンプルを生成したり、データからサンプルを取り除くことで、クラス分布のバランスをとることである。 この課題に対処するために、長年にわたって様々なサンプリング技術が提案されてきた。 サンプリング技術は、より一般化された予測性能を得るために、アンサンブル学習フレームワークに組み込むこともできる。 Balanced Random Forest (BRF) と SMOTE-Bagging は一般的なアンサンブルアプローチの一つである。 本研究では,予測性能を向上させるため,BRF分類器の修正を提案する。 元のアルゴリズムでは、ブートストラップサンプルのバランスをとるためにランダムアンダーサンプリング(RUS)技術が用いられた。 しかし、データからあまりに多くのサンプルをランダムに除去すると、データ損失が大きくなり、性能が大幅に低下する。 本稿では,各ブートストラップサブサンプルにおける不均一なクラス分布のバランスをとるために,新しいハイブリッドサンプリング手法を導入することでシナリオを緩和することを提案する。 筆者らが提案するハイブリッドサンプリング手法は,iBRFと呼ばれるランダムフォレスト分類器のフレームワークに組み込まれた場合,不均衡な分類タスクで使用される他のサンプリング手法よりも優れた予測性能が得られる。 44個の不均衡データセットを用いて実験を行い、元のBRF分類器は平均的なMCCスコア47.03%、F1スコア49.09%を生み出した。 提案アルゴリズムは,より優れたMCCスコアが53.04%,F1スコアが55%である。 その結果,iBRFアルゴリズムの優位性と,不均衡学習における効果的なサンプリング手法の可能性が示唆された。

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