MiNB : minority sensitive naïve Bayesian algorithm for multi-class classification of unbalanced data
المؤلفون المشاركون
Barot, Pratikkumar
Jethva, Harikrishna
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2022)، ص ص. 609-616، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The unbalanced nature of data makes it tough to achieve the desire performance goal for classification algorithms.
The sub-optimal prediction system isn't a viable solution due to the high misclassification cost of minority events.
Thus accurate imbalanced data classification could be a path changer for prediction in domains like medical diagnosis, judiciary, and disaster management systems.
To date, most of the existing studies of imbalanced data are for the binary class dataset and supported by data sampling techniques that suffer from loss of information and over-fitting.
In this paper, we present the modified naïve Bayesian algorithm for unbalanced data classification that eliminates the requirement of data level sampling.
We compared our proposed model with the data sampling technique and cost-sensitive techniques.
We use minority sensitive TP Rate, class-specific misclassification rate, and overall performance parameters such as accuracy, f-measure and G-mean.
The result shows that our proposed algorithm shows a more optimal result for unbalanced data classification.
Results shows reduction in misclassification rate and improve predictive performance for the minority class.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barot, Pratikkumar& Jethva, Harikrishna. 2022. MiNB : minority sensitive naïve Bayesian algorithm for multi-class classification of unbalanced data. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 4, pp.609-616.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437332
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barot, Pratikkumar& Jethva, Harikrishna. MiNB : minority sensitive naïve Bayesian algorithm for multi-class classification of unbalanced data. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 4 (Jul. 2022), pp.609-616.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437332
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barot, Pratikkumar& Jethva, Harikrishna. MiNB : minority sensitive naïve Bayesian algorithm for multi-class classification of unbalanced data. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 4, pp.609-616.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437332
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 614-616
رقم السجل
BIM-1437332
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