New Method to Improve Mining of Multi-Class Imbalanced Data

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2017, 2017

3330018461 / 9783330018464

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Class imbalance is one of the challenging problems for data mining and machine learning techniques. The data in real-world applications often has imbalanced class distribution. That is occur when most examples are belong to a majority class and few example belong to a minority class. In this case, standard classifiers tend to classify all examples as a majority class and completely ignore the minority class. For this problem, researchers proposed a lot of solutions at both data and algorithmic levels. Most efforts concentrate on binary class problems. However, binary class is not the only scenario where the class imbalance problem prevails. In the case of multi-class data sets, it is much more difficult to define the majority and minority classes. Hence, multi class classification in imbalanced data sets remains an important topic of research. In our Book, we proposed new approach based on SOMTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique) and clustering which is able to deal with imbalanced data problem involving multiple classes. We implemented our approach by using open source machine learning tools: Weka, and RapidMiner. 80 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783330018464

Título
New Method to Improve Mining of Multi-Class Imbalanced Data
Autor
Marwa Al-Roby
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2017
Año de publicación
2017
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3330018461
ISBN 13
9783330018464
Peso del artículo
137 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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