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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장영식 (한양대학교) 김종우 (한양대학교) 허준 (SPSS Korea Data Solution Inc.)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2007년 춘계학술대회 논문집
발행연도
2007.5
수록면
309 - 320 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

유전자 알고리즘을 활용한 데이터 불균형 해소기법의 조합적 활용
장영식 ,  김종우 ,  허준 지능정보연구 2008.09 학술저널

2007

유전자 알고리즘을 활용한 데이터 불균형 해소 기법의 조합적 활용
장영식 ,  김종우 ,  허준 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. It causes low prediction accuracy of the minority class because classifiers tend to assign instances to major classes and ignore the minor class to reduce overall misclassification rate. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on resampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.
#data imbalance #genetic algorithm #decision tree induction #sampling #misclassification cost

목차

Abstract
제1장 서론
제2장 관련연구
제3장 유전자 알고리즘을 이용한 결합적 활용방안
제4장 실험설계
제5장 실험결과 및 분석
제6장 결론
참고문헌

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