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SMOTE公司

swMATH ID: 34239
软件作者: N.V.Chawla、K.W.Bowyer、L.O.Hall、W.P.Kegelmeyer
描述: SMOTE:合成少数过采样技术。描述了一种从不平衡数据集构造分类器的方法。如果分类类别没有大致相等地表示,则数据集是不平衡的。通常,现实世界的数据集主要由“正常”示例组成,只有很小比例的“异常”或“有趣”示例。同样,将异常(有趣的)示例误分类为正常示例的成本通常远高于反向错误的成本。多数(正常)类的欠采样被认为是提高分类器对少数类敏感性的一种好方法。本文表明,与只对多数类进行欠采样相比,我们对少数(异常)类进行过采样和对多数(正常)类进行欠抽样的方法可以获得更好的分类器性能(在ROC空间中)。本文还表明,与在Ripper或Naive Bayes的类先验中改变损失率相比,我们对少数类进行过采样和对多数类进行欠采样的组合方法可以获得更好的分类器性能(在ROC空间)。我们对少数群体进行过抽样的方法包括创建合成的少数群体示例。使用C4.5、Ripper和Naive Bayes分类器进行了实验。该方法使用接收机工作特性曲线(AUC)下的面积和ROC凸包策略进行评估。
主页: https://arxiv.org/abs/1106.1813
相关软件: UCI-毫升;第4.5条;SMOTEBoost公司;阿达欣;JStatCom公司;伦敦银行支持向量机;MWMOTE公司;KEEL公司;XGBoost公司;Scikit公司;阿达·布斯特。MH公司;阿达成本;;不平衡学习;ElemStatLearn(电子状态学习);LIBLINEAR银行;威卡;亚当;随机森林;开放多媒体程序库
引用于: 150文件
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科林·贝林格
弗朗西斯科·埃雷拉
W.Philip Kegelmeyer
2 罗德·亚当斯
2 凯文·鲍耶(Kevin W.Bowyer)。
2 尼提什·查拉。
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2 尼尔·戴维
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1 Sy-Minin周
1 福莱钟
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1 艾米丽·科恩。
1 托马斯·科尔曼。
1 Yandre M.G.科斯塔。
1 克里斯托夫·库塞门特
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1 马克·库克莱利
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