Resumen

La teoría de los conjuntos rugosos es una potente herramienta matemática introducida por Pawlak para tratar información imprecisa, incierta y vaga. El modelo de conjuntos aproximados basado en la vecindad amplía la teoría de conjuntos aproximados; puede dividir el conjunto de datos en tres partes. Y la región límite indica que las muestras de la clase mayoritaria y las de la clase minoritaria están superpuestas. Basándonos en lo que sabemos sobre la distribución del conjunto de datos original, sólo sobremuestreamos las muestras de clase minoritaria, que se solapan con las muestras de clase mayoritaria, en la región límite. Así, el NRSBoundary-SMOTE puede ampliar el espacio de decisión para la clase minoritaria; mientras tanto, reducirá el espacio de decisión para la clase mayoritaria. Tras realizar un experimento con cuatro tipos de clasificadores, NRSBoundary-SMOTE tiene mayor precisión que otros métodos cuando se utilizan C4.5, CART y KNN, pero es peor que SMOTE en el clasificador SVM.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:muestras de clase mayoritaria, muestras de clase minoritaria, smote, región límite, espacio de decisión, modelo de conjunto aproximado, teoría de conjunto aproximado, potente herramienta matemática, teoría de conjunto aproximado, nrsboundary
• Keywords:majority class samples, minority class samples, smote, boundary region, decision space, rough set model, rough set theory, powerful mathematical tool, rough set theory, nrsboundary