A Novel Model for Imbalanced Data Classificationojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/6145 一、概述 这篇文章是AAAI2020的工作,提出了一个框架用来处理不平衡数据集问题,这里的不平衡数据集指的是二分类问题。目前很多实际情况大家面对的数据都是极度不平衡的,特别是在异常检测或者辱骂鉴黄等场景。目前常...
Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing, Guangzhou, China National Engineering Laboratory for Big Data Analysis and Applications, Beijing, China 研究动机# 不平衡的二分类数据集的特点是大多数数据样本属于一类,而其余的数据样本属于另一类。拥有最多样本的类别被称为多数类别,而少数类别通常...
分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”,比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测流水线识别残次品 病情监测与识别等等 在这样的应用环境下,作为少数派的群组在数据总体...
本文引入“分类硬度”的概念来刻画不平衡问题的困难所在,该概念表示为特定分类器正确分类样本的难度。基于这个概念,本文提出了一种新的学习框架——自定步速集成(self-pace Ensemble,SPE)。SPE 通过考虑分类硬度在数据集上的分布,根据硬度分布迭代选择信息量最大的多数数据样本,欠采样策略由自定节奏程序控制。这种过程...
A review of multi-class classification for imbalanced data. International Journal, 2.A Review of Multi-Class Classification for Imbalanced Data[J] . Mahendra Sahare,Hitesh Gupta.International Journal of Advanced Computer Research (IJACR) . 2012 (5)...
The class-imbalance learning is one of the most significant research topics in the data mining and machine learning. Imbalance problem means that one of the classes has much more samples than that of other classes. To deal with the issues of low classification accuracy and high time complexity,...
Data handling;Deep learning;Learning systems;Machine learning;Classification accuracy;Classification algorithm;Data processing methods;Imbalanced classification;Imbalanced data;Intelligent processing;Machine learning communities;Misclassification costs;Classification (of information); ...
📊📈📉 Classification-on-Imbalanced-Data Introduction In the realm of machine learning, classification tasks are ubiquitous, ranging from spam detection to medical diagnosis. However, one of the significant challenges faced by practitioners is dealing with imbalanced datasets. Imbalanced data refers ...
参考这篇文章,目前的机器学习问题,主要有regression和classification两大类,imbalanced data problem在classification问题中灾害严重,许多算法被开发出来研究这个问题,而regression问题中该问题的解法较少。 按照参考文章中的说法,有两种方法可以解决: Use “SmoteRegress” from UBL package in R. Manually classify events ...
如果我们不先解决这个问题,而是直接建立一个二项分类模型(binary classification model),这个模型将会完全有偏差。它还影响着特性(features)之间的相关性,且听我娓娓道来。 现在福利来了,有一些技巧可以解决这个问题,我会一一道来。在这个笔记里可以找到完整的代码。 这听起来很直观。欠采样是从主体类(majority class...