A Broad Review on Class Imbalance Learning Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The imbalanced learning issue is related to the performance of learning algorithms in the presence of asymmetrical class distribution. Due to the complex characteristics of imbalanced datasets, learning from such data need new algorithms and understandings to convert efficient large amounts of initial data into suitable datasets. Although several review papers can be found about imbalanced classification problems, none of them contributed an in-depth review of SVM for imbalanced classification problems. To �ll this gap, we present an exhaustive review of existing methods to deal with issues linked with class imbalance learning. The majority of the existing survey addresses only classification tasks. We also describe methods to deal with similar problems in regression tasks. A new taxonomy for class-imbalanced learning techniques is proposed and classified into three parts: (1) Data pre-processing, (2) Algorithmic structures, and (3) Hybrid techniques. The advantages and disadvantages of each type of imbalanced learning technique are discussed. Moreover, we explain the main difficulties in the distribution of imbalanced datasets and discuss the main approaches that have been proposed to tackle these issues. Finally, to stimulate the next research in this area, we emphasize the main opportunities and challenges, which can be useful in research directions for learning algorithms from imbalanced data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle