Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι επιθυμητό να είναι σε θέση να γενικεύσουν για οποιασδήποτε κλάση με ίδια ακρίβεια. Δηλαδή σε ένα πρόβλημα δύο κλάσεων - θετικών και αρνητικών περιπτώσεων - ο αλγόριθμος να προβλέπει με την ίδια ακρίβεια και τα θετικά και τα αρνητικά παραδείγματα. Αυτό είναι φυσι...
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Άλλοι συγγραφείς: | |
| Μορφή: | Thesis |
| Γλώσσα: | Greek |
| Έκδοση: |
2015
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | http://hdl.handle.net/10889/8630 |
| id |
nemertes-10889-8630 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| institution |
UPatras |
| collection |
Nemertes |
| language |
Greek |
| topic |
Ανομοιογενή δεδομένα Μηχανική μάθηση Επιβλέπουσα μηχανική μάθηση Εξόρυξη δεδομένων Υπολογιστική νοημοσύνη Σύνολα ταξινομητών Καμπύλη ROC Καμπύλη PRC Αλγόριθμος Bagging Αλγόριθμος Rotation forest Machine learning Imbalanced data sets Data mining ROC curves PRC curves Bagging algorithm Rotation forest algorithm 006.31 |
| spellingShingle |
Ανομοιογενή δεδομένα Μηχανική μάθηση Επιβλέπουσα μηχανική μάθηση Εξόρυξη δεδομένων Υπολογιστική νοημοσύνη Σύνολα ταξινομητών Καμπύλη ROC Καμπύλη PRC Αλγόριθμος Bagging Αλγόριθμος Rotation forest Machine learning Imbalanced data sets Data mining ROC curves PRC curves Bagging algorithm Rotation forest algorithm 006.31 Λυπιτάκη, Αναστασία Δήμητρα Δανάη Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| description |
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι επιθυμητό να είναι σε θέση να γενικεύσουν για οποιασδήποτε κλάση με ίδια ακρίβεια. Δηλαδή σε ένα πρόβλημα δύο κλάσεων - θετικών και αρνητικών περιπτώσεων - ο αλγόριθμος να προβλέπει με την ίδια ακρίβεια και τα θετικά και τα αρνητικά παραδείγματα. Αυτό είναι φυσικά η ιδανική κατάσταση. Σε πολλές εφαρμογές οι αλγόριθμοι καλούνται να μάθουν από ένα σύνολο στοιχείων, το οποίο περιέχει πολύ περισσότερα παραδείγματα από τη μια κλάση σε σχέση με την άλλη. Εν γένει, οι επαγωγικοί αλγόριθμοι είναι σχεδιασμένοι να ελαχιστοποιούν τα σφάλματα. Ως συνέπεια οι κλάσεις που περιέχουν λίγες περιπτώσεις μπορούν να αγνοηθούν κατά ένα μεγάλο μέρος επειδή το κόστος λανθασμένης ταξινόμησης της υπερ-αντιπροσωπευόμενης κλάσης ξεπερνά το κόστος λανθασμένης ταξινόμησης της μικρότερη κλάση. Το πρόβλημα των ανομοιογενών συνόλων δεδομένων εμφανίζεται και σε πολλές πραγματικές εφαρμογές όπως στην ιατρική διάγνωση, στη ρομποτική, στις διαδικασίες βιομηχανικής παραγωγής, στην ανίχνευση λαθών δικτύων επικοινωνίας, στην αυτοματοποιημένη δοκιμή του ηλεκτρονικού εξοπλισμού, και σε πολλές άλλες περιοχές.
Η παρούσα διπλωματική εργασία με τίτλο ‘Μηχανική Μάθηση με Ανομοιογενή Δεδομένα’ (Machine Learning with Imbalanced Data) αναφέρεται στην επίλυση του προβλήματος αποδοτικής χρήσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε ανομοιογενή/ανισοκατανεμημένα δεδομένα. Η διπλωματική περιλαμβάνει μία γενική περιγραφή των βασικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και των μεθόδων αντιμετώπισης του προβλήματος ανομοιογενών δεδομένων. Παρουσιάζεται πλήθος αλγοριθμικών τεχνικών διαχείρισης ανομοιογενών δεδομένων, όπως οι αλγόριθμοι AdaCost, Cost Senistive Boosting, Metacost και άλλοι. Παρατίθενται οι μετρικές αξιολόγησης των μεθόδων Μηχανικής Μάθησης σε ανομοιογενή δεδομένα, όπως οι καμπύλες διαχείρισης λειτουργικών χαρακτηριστικών (ROC curves), καμπύλες ακρίβειας (PR curves) και καμπύλες κόστους.
Στο τελευταίο μέρος της εργασίας προτείνεται ένας υβριδικός αλγόριθμος που συνδυάζει τις τεχνικές OverBagging και Rotation Forest. Συγκρίνεται ο προτεινόμενος αλγόριθμος σε ένα σύνολο ανομοιογενών δεδομένων με άλλους αλγόριθμους και παρουσιάζονται τα αντίστοιχα πειραματικά αποτελέσματα που δείχνουν την καλύτερη απόδοση του προτεινόμενου αλγόριθμου. Τελικά διατυπώνονται τα συμπεράσματα της εργασίας και δίνονται χρήσιμες ερευνητικές κατευθύνσεις. |
| author2 |
Κωτσιαντής, Σωτήρης |
| author_facet |
Κωτσιαντής, Σωτήρης Λυπιτάκη, Αναστασία Δήμητρα Δανάη |
| format |
Thesis |
| author |
Λυπιτάκη, Αναστασία Δήμητρα Δανάη |
| author_sort |
Λυπιτάκη, Αναστασία Δήμητρα Δανάη |
| title |
Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| title_short |
Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| title_full |
Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| title_fullStr |
Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| title_full_unstemmed |
Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| title_sort |
μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα |
| publishDate |
2015 |
| url |
http://hdl.handle.net/10889/8630 |
| work_keys_str_mv |
AT lypitakēanastasiadēmētradanaē mēchanikēmathēsēseanomoiogenēdedomena AT lypitakēanastasiadēmētradanaē machinelearninginimbalanceddatasets |
| _version_ |
1771297183312642048 |
| spelling |
nemertes-10889-86302022-09-05T09:40:49Z Μηχανική μάθηση σε ανομοιογενή δεδομένα Machine learning in imbalanced data sets Λυπιτάκη, Αναστασία Δήμητρα Δανάη Κωτσιαντής, Σωτήρης Κωτσιαντής, Σωτήρης Γράψα, Θεοδούλα Καββαδίας, Δημήτριος Lipitaki, Anastasia Dimitra Danae Ανομοιογενή δεδομένα Μηχανική μάθηση Επιβλέπουσα μηχανική μάθηση Εξόρυξη δεδομένων Υπολογιστική νοημοσύνη Σύνολα ταξινομητών Καμπύλη ROC Καμπύλη PRC Αλγόριθμος Bagging Αλγόριθμος Rotation forest Machine learning Imbalanced data sets Data mining ROC curves PRC curves Bagging algorithm Rotation forest algorithm 006.31 Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι επιθυμητό να είναι σε θέση να γενικεύσουν για οποιασδήποτε κλάση με ίδια ακρίβεια. Δηλαδή σε ένα πρόβλημα δύο κλάσεων - θετικών και αρνητικών περιπτώσεων - ο αλγόριθμος να προβλέπει με την ίδια ακρίβεια και τα θετικά και τα αρνητικά παραδείγματα. Αυτό είναι φυσικά η ιδανική κατάσταση. Σε πολλές εφαρμογές οι αλγόριθμοι καλούνται να μάθουν από ένα σύνολο στοιχείων, το οποίο περιέχει πολύ περισσότερα παραδείγματα από τη μια κλάση σε σχέση με την άλλη. Εν γένει, οι επαγωγικοί αλγόριθμοι είναι σχεδιασμένοι να ελαχιστοποιούν τα σφάλματα. Ως συνέπεια οι κλάσεις που περιέχουν λίγες περιπτώσεις μπορούν να αγνοηθούν κατά ένα μεγάλο μέρος επειδή το κόστος λανθασμένης ταξινόμησης της υπερ-αντιπροσωπευόμενης κλάσης ξεπερνά το κόστος λανθασμένης ταξινόμησης της μικρότερη κλάση. Το πρόβλημα των ανομοιογενών συνόλων δεδομένων εμφανίζεται και σε πολλές πραγματικές εφαρμογές όπως στην ιατρική διάγνωση, στη ρομποτική, στις διαδικασίες βιομηχανικής παραγωγής, στην ανίχνευση λαθών δικτύων επικοινωνίας, στην αυτοματοποιημένη δοκιμή του ηλεκτρονικού εξοπλισμού, και σε πολλές άλλες περιοχές. Η παρούσα διπλωματική εργασία με τίτλο ‘Μηχανική Μάθηση με Ανομοιογενή Δεδομένα’ (Machine Learning with Imbalanced Data) αναφέρεται στην επίλυση του προβλήματος αποδοτικής χρήσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε ανομοιογενή/ανισοκατανεμημένα δεδομένα. Η διπλωματική περιλαμβάνει μία γενική περιγραφή των βασικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και των μεθόδων αντιμετώπισης του προβλήματος ανομοιογενών δεδομένων. Παρουσιάζεται πλήθος αλγοριθμικών τεχνικών διαχείρισης ανομοιογενών δεδομένων, όπως οι αλγόριθμοι AdaCost, Cost Senistive Boosting, Metacost και άλλοι. Παρατίθενται οι μετρικές αξιολόγησης των μεθόδων Μηχανικής Μάθησης σε ανομοιογενή δεδομένα, όπως οι καμπύλες διαχείρισης λειτουργικών χαρακτηριστικών (ROC curves), καμπύλες ακρίβειας (PR curves) και καμπύλες κόστους. Στο τελευταίο μέρος της εργασίας προτείνεται ένας υβριδικός αλγόριθμος που συνδυάζει τις τεχνικές OverBagging και Rotation Forest. Συγκρίνεται ο προτεινόμενος αλγόριθμος σε ένα σύνολο ανομοιογενών δεδομένων με άλλους αλγόριθμους και παρουσιάζονται τα αντίστοιχα πειραματικά αποτελέσματα που δείχνουν την καλύτερη απόδοση του προτεινόμενου αλγόριθμου. Τελικά διατυπώνονται τα συμπεράσματα της εργασίας και δίνονται χρήσιμες ερευνητικές κατευθύνσεις. Machine Learning (ML) algorithms can generalize for every class with the same accuracy. In a problem of two classes, positive (true) and negative (false) cases-the algorithm can predict with the same accuracy the positive and negative examples that is the ideal case. In many applications ML algorithms are used in order to learn from data sets that include more examples from the one class in relationship with another class. In general inductive algorithms are designed in such a way that they can minimize the occurred errors. As a conclusion the classes that contain some cases can be ignored in a large percentage since the cost of the false classification of the super-represented class is greater than the cost of false classification of lower class. The problem of imbalanced data sets is occurred in many ‘real’ applications, such as medical diagnosis, robotics, industrial development processes, communication networks error detection, automated testing of electronic equipment and in other related areas. This dissertation entitled ‘Machine Learning with Imbalanced Data’ is referred to the solution of the problem of efficient use of ML algorithms with imbalanced data sets. The thesis includes a general description of basic ML algorithms and related methods for solving imbalanced data sets. A number of algorithmic techniques for handling imbalanced data sets is presented, such as Adacost, Cost Sensitive Boosting, Metacost and other algorithms. The evaluation metrics of ML methods for imbalanced datasets are presented, including the ROC (Receiver Operating Characteristic) curves, the PR (Precision and Recall) curves and cost curves. A new hybrid ML algorithm combining the OverBagging and Rotation Forest algorithms is introduced and the proposed algorithmic procedure is compared with other related algorithms by using the WEKA operational environment. Experimental results demonstrate the performance superiority of the proposed algorithm. Finally, the conclusions of this research work are presented and several future research directions are given. 2015-07-07T07:24:08Z 2015-07-07T07:24:08Z 2014-06-17 2015-07-07 Thesis http://hdl.handle.net/10889/8630 gr 12 application/pdf |
