Enhancing SMOTE for imbalanced data with abnormal minority instances
Notice bibliographique
Résumé
Imbalanced datasets are frequent in machine learning, where certain classes are markedly underrepresented compared to others. This imbalance often results in sub-optimal model performance, as classifiers tend to favour the majority class. A significant challenge arises when abnormal instances, such as outliers, exist within the minority class, diminishing the effectiveness of traditional re-sampling methods like the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). This manuscript addresses this critical issue by introducing four SMOTE extensions: Distance ExtSMOTE, Dirichlet ExtSMOTE, FCRP SMOTE, and BGMM SMOTE. These methods leverage a weighted average of neighbouring instances to enhance the quality of synthetic samples and mitigate the impact of outliers. Comprehensive experiments conducted on diverse simulated and real-world imbalanced datasets demonstrate that the proposed methods improve classification performance compared to the original SMOTE and its most competitive variants. Notably, we demonstrate that Dirichlet ExtSMOTE outperforms most other proposed and existing SMOTE variants in terms of achieving better F1 score, MCC, and PR-AUC. Our results underscore the effectiveness of these advanced SMOTE extensions in tackling class imbalance, particularly in the presence of abnormal instances, offering robust solutions for real-world applications. • Introducing SMOTE extensions to counter abnormal instance effects. • Inverse distances, Dirichlet distribution and Bayesian mixture models are used. • Achieved improved F1 score, MCC, and PR-AUC in experiments. • Improved performance on both simulated and real-world imbalanced datasets. • Methods provide robust solutions for class imbalance in real-world applications.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».