Imbalanced classification with label noise: A systematic review and comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Class imbalance in datasets presents a significant challenge in machine learning, often causing traditional classification algorithms to exhibit bias toward majority classes while underrepresenting minority classes, which may be of crucial importance in various applications. This classification challenge is further exacerbated by the presence of label noise, which impedes the identification of optimal decision boundaries between classes and potentially leads to model overfitting. While extensive research has addressed class imbalance and label noise as separate phenomena, there remains a notable gap in the literature regarding their concurrent occurrence in datasets, specifically in the domain of imbalanced classification with label noise (ICLN). This review aims to bridge this gap by conducting an extensive analysis of existing methodologies addressing ICLN challenges. Our review encompasses approaches across diverse categories, including resampling techniques, ensemble methods, cost-sensitive learning, deep learning, active learning, meta-learning, and hybrid methodologies. Through rigorous empirical evaluation, we compare representative methods from each category using synthetic and real-world datasets, revealing a trade-off between minority class preservation, noise robustness, and computational efficiency. Our findings reveal that algorithm effectiveness is fundamentally dataset-dependent, with deep learning methods excelling on complex datasets while resampling approaches achieve competitive performance with lower computational cost. Statistical significance analysis validates our empirical observations, and we identify concrete future research directions for advancing ICLN methodologies.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».