Class Imbalance Handling Using Wrapper-based Random Oversampling
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,512
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_035
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
we propose a novel algorithm for handling classimbalance. Class imbalance is a problem occurring in some valuable data such as medical diagnosis, fraud detection, oilspills, etc. The problem influences all supervised classification algorithms therefore a large amount of research is being done.The problem is tackled by preprocessing the data using wrapper-based random oversampling. Wrapper is a preprocessing approach that makes use of system (classifier)feedback to guide preprocessing. The wrapper approach is used to find regions suitable for sampling. Genetic algorithm is usedas the basis of the wrapper approach to evolve the optimal regions. After specifying the optimal region random oversampling is performed to generate synthetic data. Weevaluate our method using real world datasets with different imbalance ratios. We use two different classifiers that areFisher and k-NN. The proposed algorithm is compared with two other oversampling methods namely SMOTE and random oversampling. The results show that the proposed algorithm is asuitable preprocessing method for handling class imbalance
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Adel Ghazikhani
PhD student, Ferdowsi University of Mashhad and Lecturer at Imam Reza University Mashhad
Hadi Sadoghi Yazdi
Associate professor, Computer Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad
Reza Monsefi
Assistant professor, Computer Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :