論文の概要: A binary PSO based ensemble under-sampling model for rebalancing imbalanced training data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01655v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 01:45:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:06:20.098983
• Title: A binary PSO based ensemble under-sampling model for rebalancing imbalanced training data
• Title（参考訳）: 不均衡トレーニングデータの再バランスのためのバイナリPSOに基づくアンサンブルアンダーサンプリングモデル
• Authors: Jinyan Li, Yaoyang Wu, Simon Fong, Antonio J. Tallón-Ballesteros, Xin-she Yang, Sabah Mohammed, Feng Wu,
• Abstract要約: 本稿では,偏見分類器に対するアンサンブル学習の利点と,新しいアンダーサンプリング手法を併用した新しいアンサンブル手法を提案する。 アンダーサンプリング法はBinary PSOインスタンスセレクションと呼ばれ、アンサンブル分類器で収集し、最も適した長さと多数クラスのサンプルの組み合わせを見つける。 実験結果から,提案手法は単一アンサンブル法,最先端アンダーサンプリング法,従来のPSOインスタンス選択アルゴリズムと組み合わせた手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.53148709356689
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• Abstract: Ensemble technique and under-sampling technique are both effective tools used for imbalanced dataset classification problems. In this paper, a novel ensemble method combining the advantages of both ensemble learning for biasing classifiers and a new under-sampling method is proposed. The under-sampling method is named Binary PSO instance selection; it gathers with ensemble classifiers to find the most suitable length and combination of the majority class samples to build a new dataset with minority class samples. The proposed method adopts multi-objective strategy, and contribution of this method is a notable improvement of the performances of imbalanced classification, and in the meantime guaranteeing a best integrity possible for the original dataset. We experimented the proposed method and compared its performance of processing imbalanced datasets with several other conventional basic ensemble methods. Experiment is also conducted on these imbalanced datasets using an improved version where ensemble classifiers are wrapped in the Binary PSO instance selection. According to experimental results, our proposed methods outperform single ensemble methods, state-of-the-art under-sampling methods, and also combinations of these methods with the traditional PSO instance selection algorithm.
• Abstract（参考訳）: アンダーサンプリング技術とアンダーサンプリング技術はどちらも、不均衡なデータセット分類問題に有効なツールである。 本稿では,偏見分類器に対するアンサンブル学習の利点と,新しいアンダーサンプリング手法を併用した新しいアンサンブル手法を提案する。 アンダーサンプリングメソッドは、バイナリPSOインスタンス選択と呼ばれ、アンサンブル分類器で収集し、最も適した長さと多数クラスのサンプルの組み合わせを見つけ、少数クラスのサンプルで新しいデータセットを構築する。 提案手法は多目的戦略を採用し,本手法の寄与は不均衡な分類性能の顕著な改善であり,その一方で,元のデータセットに対して最高の整合性を保証する。 提案手法を実験し,不均衡なデータセットの処理性能を他のいくつかの基本アンサンブル法と比較した。 アンサンブル分類器をバイナリPSOインスタンス選択にラップした改良版を使用して、これらの不均衡データセットについても実験を行った。 実験結果から,提案手法は単一アンサンブル法,最先端アンダーサンプリング法,従来のPSOインスタンス選択アルゴリズムと組み合わせた手法よりも優れていた。

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