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25.02.2020 | Original Article | Ausgabe 9/2020

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 9/2020

Extreme learning machine with hybrid cost function of G-mean and probability for imbalance learning

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 9/2020
Autoren:
Jong-Hyok Ri, Guanzhong Tian, Yong Liu, Wei-hua Xu, Jun-gang Lou
Wichtige Hinweise
Jong-Hyok Ri and Guanzhong Tian have contributed equally to this work.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Extreme learning machine(ELM) is a simple and fast machine learning algorithm. However, similar to other conventional learning algorithms, the classical ELM can not well process the problem of imbalanced data distribution. In this paper, in order to improve the learning performance of classical ELM for imbalanced data learning, we present a novel variant of the ELM algorithm based on a hybrid cost function which employs the probability that given training sample belong in each class to calculate the G-mean. We perform comparable experiments for our approach and the state-of-the-arts methods on standard classification datasets which consist of 58 binary datasets and 9 multiclass datasets under different degrees of imbalance ratio. Experimental results show that our proposed algorithm can improve the classification performance significantly compared with other state-of-the-art methods.

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