The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets
المؤلفون المشاركون
Al-Shamaa, Zina Z. R.
Kurnaz, Sefer
Duru, Adil Deniz
Peppa, Nadia
Mirnezami, Alex H.
Hamady, Zaed Z. R.
المصدر
Applied Bionics and Biomechanics
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Imbalanced class distribution in the medical dataset is a challenging task that hinders classifying disease correctly.
It emerges when the number of healthy class instances being much larger than the disease class instances.
To solve this problem, we proposed undersampling the healthy class instances to improve disease class classification.
This model is named Hellinger Distance Undersampling (HDUS).
It employs the Hellinger Distance to measure the resemblance between majority class instance and its neighbouring minority class instances to separate classes effectively and boost the discrimination power for each class.
An extensive experiment has been conducted on four imbalanced medical datasets using three classifiers to compare HDUS with a baseline model and three state-of-the-art undersampling models.
The outcomes display that HDUS can perform better than other models in terms of sensitivity, F1 measure, and balanced accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Al-Shamaa, Zina Z. R.& Kurnaz, Sefer& Duru, Adil Deniz& Peppa, Nadia& Mirnezami, Alex H.& Hamady, Zaed Z. R.. 2020. The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets. Applied Bionics and Biomechanics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120159
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Al-Shamaa, Zina Z. R.…[et al.]. The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets. Applied Bionics and Biomechanics No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120159
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Al-Shamaa, Zina Z. R.& Kurnaz, Sefer& Duru, Adil Deniz& Peppa, Nadia& Mirnezami, Alex H.& Hamady, Zaed Z. R.. The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets. Applied Bionics and Biomechanics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120159
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1120159
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر