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10.01.2019

Learning from Imbalanced Data Sets with Weighted Cross-Entropy Function

Zeitschrift:
Neural Processing Letters
Autoren:
Yuri Sousa Aurelio, Gustavo Matheus de Almeida, Cristiano Leite de Castro, Antonio Padua Braga
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

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

Abstract

This paper presents a novel approach to deal with the imbalanced data set problem in neural networks by incorporating prior probabilities into a cost-sensitive cross-entropy error function. Several classical benchmarks were tested for performance evaluation using different metrics, namely G-Mean, area under the ROC curve (AUC), adjusted G-Mean, Accuracy, True Positive Rate, True Negative Rate and F1-score. The obtained results were compared to well-known algorithms and showed the effectiveness and robustness of the proposed approach, which results in well-balanced classifiers given different imbalance scenarios.

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