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학술논문

Support Vector Machines with Reject Option for Unequal Costs and Imbalanced Datasets

이용수 4

영문명
발행기관
한국자료분석학회
저자명
Kanghyun Lee Donghwa Yeo
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.6, 1689~1705쪽, 전체 17쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2024.12.31
4,840

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

We consider a binary classification problem based on support vector machines (SVM) with a reject option in nonstandard situations (from the perspective of typical algorithmic assumptions), where it is assumed that misclassification costs differ depending on the class label and that sampling biases exist. In particular, we develop a method for using an SVM with a reject option for handling unequal costs and imbalanced datasets by utilizing a Fisher-consistent surrogate loss function that we propose. Furthermore, we substantiate the proposed method by designing an ��₁-penalty SVM with a reject option (denoted as the modified ��₁-SVMⓇ) for unequal costs and imbalanced datasets. An entire solution path algorithm for the modified ��₁-SVMⓇ is also developed. Experimental results and real data analysis indicate that the proposed method demonstrates good classification performance in the presence of unequal costs and imbalanced datasets.

영문 초록

목차

1. Introduction
2. Methodology: A Review
3. SVM with a Reject Option for Unequal Costs and Imbalanced Datasets
4. Numerical Results
5. Conclusion
References

키워드

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APA

Kanghyun Lee,Donghwa Yeo. (2024).Support Vector Machines with Reject Option for Unequal Costs and Imbalanced Datasets. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 26 (6), 1689-1705

MLA

Kanghyun Lee,Donghwa Yeo. "Support Vector Machines with Reject Option for Unequal Costs and Imbalanced Datasets." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 26.6(2024): 1689-1705

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