Embedding Undersampling Rotation Forest for Imbalanced Problem
المؤلفون المشاركون
Liu, Hongbing
Guo, Huaping
Diao, Xiaoyu
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Rotation Forest is an ensemble learning approach achieving better performance comparing to Bagging and Boosting through building accurate and diverse classifiers using rotated feature space.
However, like other conventional classifiers, Rotation Forest does not work well on the imbalanced data which are characterized as having much less examples of one class (minority class) than the other (majority class), and the cost of misclassifying minority class examples is often much more expensive than the contrary cases.
This paper proposes a novel method called Embedding Undersampling Rotation Forest (EURF) to handle this problem (1) sampling subsets from the majority class and learning a projection matrix from each subset and (2) obtaining training sets by projecting re-undersampling subsets of the original data set to new spaces defined by the matrices and constructing an individual classifier from each training set.
For the first method, undersampling is to force the rotation matrix to better capture the features of the minority class without harming the diversity between individual classifiers.
With respect to the second method, the undersampling technique aims to improve the performance of individual classifiers on the minority class.
The experimental results show that EURF achieves significantly better performance comparing to other state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Huaping& Diao, Xiaoyu& Liu, Hongbing. 2018. Embedding Undersampling Rotation Forest for Imbalanced Problem. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130821
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Huaping…[et al.]. Embedding Undersampling Rotation Forest for Imbalanced Problem. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130821
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Huaping& Diao, Xiaoyu& Liu, Hongbing. Embedding Undersampling Rotation Forest for Imbalanced Problem. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130821
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130821
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