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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제1호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 75 - 81 (7page)
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Data imbalance problem is common and causes serious problem in machine learning process. Sampling is one of the effective methods for solving data imbalance problem. Over-sampling increases the number of instances, so when over-sampling is applied in imbalanced data, it is applied to minority instances. Under-sampling reduces instances, which usually is performed on majority data. We apply under-sampling and over-sampling to imbalanced data and generate sampled data sets. From the generated data sets from sampling and original data set, we construct a heterogeneous ensemble of classifiers. We apply five different algorithms to the heterogeneous ensemble. Experimental results on an intrusion detection dataset as an imbalanced datasets show that our approach shows effective results.
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P. Kang / 2006 / EUS SVMs: Ensemble of Under-Sampled SVMs for Data Imbalance Problems / Lecture Notes in Computer Science 4232
Myoung-Jong Kim / 2015 / Geometric mean based boosting algorithm with over-sampling to resolve data imbalance problem for bankruptcy prediction / Expert Systems with Applications 42(3):1074~1082
C. Seiffert / 2008 / RUSBoost : Improving Classification Performance When Training Data Is Skewed / Proc. 19th International Conference on Pattern Recognition :1~4
N. V. Chawla / 2002 / SMOTE: Synthetic Minority Over-Sampling Technique / J. Artif. Int. Res. 16(1):321~357
Leo Breiman / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24(2):123~140
Myoung-Jong Kim / 2015 / Geometric mean based boosting algorithm with over-sampling to resolve data imbalance problem for bankruptcy prediction / Expert Systems with Applications 42(3):1074~1082
C. Seiffert / 2008 / RUSBoost : Improving Classification Performance When Training Data Is Skewed / Proc. 19th International Conference on Pattern Recognition :1~4
N. V. Chawla / 2002 / SMOTE: Synthetic Minority Over-Sampling Technique / J. Artif. Int. Res. 16(1):321~357
Leo Breiman / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24(2):123~140
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