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22.01.2016 | Theoretical Advances | Ausgabe 3/2017

Pattern Analysis and Applications 3/2017

Decision tree induction based on minority entropy for the class imbalance problem

Zeitschrift:
Pattern Analysis and Applications > Ausgabe 3/2017
Autoren:
Kesinee Boonchuay, Krung Sinapiromsaran, Chidchanok Lursinsap

Abstract

Most well-known classifiers can predict a balanced data set efficiently, but they misclassify an imbalanced data set. To overcome this problem, this research proposes a new impurity measure called minority entropy, which uses information from the minority class. It applies a local range of minority class instances on a selected numeric attribute with Shannon’s entropy. This range defines a subset of instances concentrating on the minority class to be constructed by decision tree induction. A decision tree algorithm using minority entropy shows improvement compared with the geometric mean and F-measure over C4.5, the distinct class-based splitting measure, asymmetric entropy, a top–down decision tree and Hellinger distance decision tree on 24 imbalanced data sets from the UCI repository.

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