Multi-class Boosting for imbalanced data.

Fernández Baldera, Antonio; Buenaposada Biencito, José Miguel y Baumela Molina, Luis (2015). Multi-class Boosting for imbalanced data.. En: "Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis", 17-19 Jun 2015, Santiago de Compostela. ISBN 978-3-319-19390-8. pp. 57-64. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19390-8_7.

Descripción

Título: Multi-class Boosting for imbalanced data.
Autor/es:
  • Fernández Baldera, Antonio
  • Buenaposada Biencito, José Miguel
  • Baumela Molina, Luis
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis
Fechas del Evento: 17-19 Jun 2015
Lugar del Evento: Santiago de Compostela
Título del Libro: Pattern Recognition and Image Analysis
Fecha: 2015
ISBN: 978-3-319-19390-8
Volumen: 9117
Materias:
Palabras Clave Informales: Boosting; Multi-class classification; Imbalanced data
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

We consider the problem of multi-class classification with imbalanced data-sets. To this end, we introduce a cost-sensitive multi-class Boosting algorithm (BAdaCost) based on a generalization of the Boosting margin, termed multi-class cost-sensitive margin. To address the class imbalance we introduce a cost matrix that weighs more hevily the costs of confused classes and a procedure to estimate these costs from the confusion matrix of a standard 0|1-loss classifier. Finally, we evaluate the performance of the approach with synthetic and real data-sets and compare our results with the AdaC2.M1 algorithm.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTIN2013-47630-C2-2-RSin especificarUniversidad Politécnica de MadridSupervisión de patrones de comportamiento humano mediante visión por computador

Más información

ID de Registro: 44043
Identificador DC: http://oa.upm.es/44043/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:44043
Identificador DOI [BETA]: 10.1007/978-3-319-19390-8_7
URL Oficial: http://www.springer.com/us/book/9783319193892
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 Ene 2017 10:33
Ultima Modificación: 11 Ene 2017 10:33
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