Phương pháp mới dựa trên vùng an toàn nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng

Nghiên cứu bài toán phân lớp trong thực tế như chuẩn đoán y học, phát hiện sự cố tràn dầu, phát hiện gian lận kinh tế tài chính ngày càng được nhiều nhà khoa học quan tâm vì tầm ảnh hưởng lớn của những lĩnh vực này tới con người. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra hiệu quả phân lớp của các bài toán này chưa cao do có sự chênh lệch về số lượng phần tử giữa các lớp dữ liệu. Một yêu cầu đặt ra là cần có những hướng tiếp cận mới đối với trường hợp dữ liệu mất cân bằng để tăng tính hiệu quả phân lớp chính xác của thuật toán phân lớp. Bài báo của chúng tôi đề xuất ba thuật toán mới dựa trên mức an toàn nhằm nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu. Hai thuật toán, Random Safe Oversampling (RSO) và Random Safe Undersampling (RSU) cải tiến trực tiếp từ Random Oversamling và Random Undersampling. Thuật toán thứ ba, Random Safe Over-Undersampling (RSOU) là sự kết hợp của RSO và RSU nhằm đồng thời vừa tăng thêm các phần tử ở lớp thiểu số vừa loại bỏ các phần tử ở lớp đa số ở các vùng an toàn.