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J-GLOBAL ID：202002267166557312   整理番号：20A0141415

multiclass不均衡データの分類を改善するためのクラス相互関係に関する情報の利用:新しい再サンプリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Using Information on Class Interrelations to Improve Classification of Multiclass Imbalanced Data: A New Resampling Algorithm

著者 (3件)： Janicka Malgorzata (Institute of Computing Sciences, Poznan University of Technology, ul. Piotrowo 2, 60-965 Poznan, Poland) ,  Lango Mateusz (Institute of Computing Sciences, Poznan University of Technology, ul. Piotrowo 2, 60-965 Poznan, Poland) ,  Stefanowski Jerzy (Institute of Computing Sciences, Poznan University of Technology, ul. Piotrowo 2, 60-965 Poznan, Poland)
資料名： International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (Web)  (International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (Web))
巻： 29  号： 4  ページ： 769-781  発行年： 2019年 
JST資料番号： U8028A  ISSN： 2083-8492  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数の不均衡クラスの間の関係は,事例の近傍におけるクラス分布の解析に基づく例の困難性のタイプを評価する特殊化アプローチで扱うことができ,さらに隣接クラスの類似性に関する情報を利用する。本論文では,そのような手法をデータ前処理技術として実装し,マルチクラス不均衡データセット上の様々な分類器の性能を改善できることを示した。それは,類似性オーバーサンプリングとアンダーサンプリング前処理(SOUP)と呼ばれる新しい再サンプリングアルゴリズムの導入に導き,それらの困難さに従って用例を再サンプリングする。実際のデータセットと人工データセットに関するその実験評価は,それが最も一般的な分解集合と競争力があり,多重不均衡問題のための特殊化された前処理技術より良いことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  多重化 ,  学習 ,  *アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： アンダーサンプリング ,  オーバサンプリング ,  不均衡データセット ,  不均衡 ,  *リサンプリング ,  *不均衡データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 不均衡データ ,  マルチクラス学習 ,  再サンプリング ,  データ困難因子 ,  類似度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不均衡データ ,  分類 ,  クラス ,  相互関係 ,  再サンプリング ,  アルゴリズム