ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОМЕРНОГО МЕТОДА ТОЧЕЧНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ В ЗАДАЧАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С НЕСБАЛАНСИРОВАННЫМИ ДАННЫМИ

Попукайло Владимир Сергеевич, Шмелёва Анастасия Владимировна

В статье описана проблема использования несбалансированных данных при решении задач многоклассовой классификации, кратко рассмотрены основные существующие подходы, предложено применение многомерного метода точечных распределений для балансировки классов, описан алгоритм применения данного метода, проведён эксперимент на синтетических данных, представлены результаты сравнения с существующими алгоритмами, такими как: случайное увеличение числа наблюдений малого класса, ADASYN, SMOTE, ASMO, SVMSMOTE, показана принципиальная возможность использования многомерного метода точечных распределений для решения задачи улучшения качества алгоритмов машинного обучения в условиях несбалансированных данных.

Ключевые слова:Машинное обучение, задача классификации, обработка табличных данных, несбалансированные данные, многомерный метод точечных распределения