Título:
|
A post-processing strategy for SVM learning from unbalanced data
|
Autor/a:
|
Núñez Castro, Haydemar; González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial; Universitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement |
Abstract:
|
Standard learning algorithms may perform poorly when learning
from unbalanced datasets. Based on the Fisher’s discriminant analysis,
a post-processing strategy is introduced to deal datasets with significant
imbalance in the data distribution. A new bias is defined, which reduces
skew towards the minority class. Empirical results from experiments for
a learned SVM model on twelve UCI datasets indicates that the proposed
solution improves the original SVM, and they also improve those reported
when using a z-SVM, in terms of g-mean and sensitivity. |
Abstract:
|
Peer Reviewed |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables -Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic -Support vector machines -Machine learning--Mathematical models -Aprenentatge automàtic -- Algorismes -Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión presentada Objeto de conferencia |
Compartir:
|
|