The Effect of the ADASYN Method on Widespread Metrics of Machine Learning Efficiency
Authors: Baimakhanbetov M.A. , Nurumov K.S. , Ospanova U.A. , Buldybayev T.K. , Akoyeva I.G. 
Published: January 2025

The article presents the results of experimental work comparing the performance metrics of machine learning algorithms on imbalanced text corpora using the method of synthetic data generation ADASYN and without it. The work was carried out on an imbalanced corpus, consisting of 5,211 news texts, formed by cluster sampling for one year. The corpus annotation is produced according to the indicators of the tonality of texts by categories: neutral, positive, and negative, with a significant predominance of articles of neutral tone. There are many widely used methods to overcome the problem of data imbalance. Often, when working with imbalanced data, the resulting accuracy provides acceptable results, but other performance indicators are low. Such contradictory results usually occur when it comes to indepth analysis of the text in the study of social or medical phenomena. This paper shows how performance metrics of the same machine learning algorithms change when using the ADASYN method while analyzing an imbalanced text corpus using the Knearest neighbors method and Naive Bayes. The study considers the issue of the application of the method and its results in solving the problem of text classification. Comparative characteristics of the machine algorithms operation before and after the application of ADASYN provide a researcher with a better understanding of which machine learning performance metrics are more suitable when working with imbalanced data. As a result, authors present the observations and conclusions about the features of the method and put forward a number of proposals for further research in this area to compare the results obtained with the effects of the application of another method.
В статье представлены результаты экспериментальной работы по сравнению показателей эффективности алгоритмов машинного обучения на несбалансированных текстовых корпусах при помощи метода синтетического генерирования данныхADASYNи без него. Работа проведена на несбалансированном корпусе, состоящем из 5211 новостных текстов, сформированных методом кластерной выборки за один год. Разметка корпуса произведена по показателям тональности текстов по категориям: нейтральная, положительная и негативная, при значительном преобладании статей нейтральной тональности. Существует множество широко используемых методов для преодоления проблемы дисбаланса данных. Часто, при работе с несбалансированными данными итоговая точность дает приемлемые результаты, но другие показатели эффективности очень низки. Такие противоречивые результаты часто имеют место, когда речь идет о глубоком анализе текста при исследовании социальных или медицинских явлений. В данной работе на примере анализа несбалансированного текстового корпуса методами Кближайших соседей и Наивный Байес показано, как меняются распространенные метрики эффективности тех же самых алгоритмов машинного обучения при применении методаADASYN. Рассмотрен вопрос применения метода и его результаты при решении задачи классификации текстов. Сравнительные характеристики работы машинных алгоритмов до и после примененияADASYNпредоставляют исследователю лучшее понимание того, на какие метрики эффективности машинного обучения лучше ориентироваться при работе с несбалансированными данными. По итогам исследования представлены наблюдения и выводы авторов об особенностях применения метода и выдвинут ряд предложений по дальнейшим исследованиям в этой области для сравнения полученных результатов с эффектами от применения других методов.