A New Oversampling Method Based on Triangulation of Sample Space
Notice bibliographique
Résumé
Coping with imbalanced data is a challenging task in practical classification problems. One of effective methods to solve imbalanced problems is to oversample the minority class. Gls SMOTE is a classical oversampling method. However, it exhibits two disadvantages, namely, a linear generation and overgeneralization. In this article, an improved synthetic minority oversampling technique (SMOTE) method, FE- SMOTE, is proposed based on the idea of the method of finite elements. FE- SMOTE not only overcomes the above two disadvantages of SMOTE but also can generate samples that are more in line with the density distribution of the original minority class than those generated by the existing SMOTE variants. The originality of the proposed method stems from constructing a simplex for every minority sample and then triangulating it to expand the region of synthetic samples from lines to space. A new definition of the relative size for triangular elements not only helps determine the number of synthetic samples but also weakens the adverse impact of outliers. Generated samples by FE- SMOTE can effectively reflect the local potential distribution structure arising around every minority sample. Compared with 16 commonly studied oversampling methods, FE- SMOTE produces promising results quantified in terms of$G$-mean, AUC,$F$-measure, and accuracy on 22 benchmark imbalanced datasets and the big dataset MNIST.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».