title: Visuelle Entscheidungsunterstützung bei der Klassifikation von Multi-Class Imbalanced Data
title: Empfehlungen für Methoden und Visualisierungen
titleType: Subtitle
Creators: name: Wolf, Sarah
Publisher: name: FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Year: 2024
Subjects: subject: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft

description: Die zunehmende Komplexität der Daten stellt Unternehmen vor Herausforderungen bei der Klassifikation von Multi-Class Imbalanced Data und der Interpretierbarkeit der dabei verwendeten Methoden. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Analyse von Methoden für die Klassifikation von Multi-Class Imbalanced Data und geeignete Visualisierungen zur Reduktion der Komplexität der Daten und Methoden. Dazu werden die folgenden Forschungsfragen gestellt: Welche Methoden sind geeignet, um die Klassifikationsgenauigkeit von Multi-Class Imbalanced Data zu erhöhen? Mit welchen Visualisierungen kann die Komplexität von Multi-Class Imbalanced Data reduziert und die Erklärbarkeit der Methoden besser sichtbar gemacht werden? Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurden in der Literatur relevante Methoden und Visualisierungen identifiziert und im Rahmen einer praktischen Anwendung auf vier Datensätze angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass es keine optimale Methode für die Klassifikation von Multi-Class Imbalanced Data gibt, die für alle Datensätze die höchste Genauigkeit erzielt. Vielmehr müssen unterschiedliche Methoden und deren Ergebnisse miteinander verglichen werden. Dabei können verschiedene Visualisierungen entlang des Klassifikationsprozesses die Komplexität der Methoden und Daten reduzieren sowie deren Interpretierbarkeit und Vergleich gewährleisten. In diesem Forschungsbereich könnten weiterführende Untersuchungen sich auf die Evaluierung weiterer Methoden und Visualisierungen für die Klassifikation von Multi-Class Imbalanced Data sowie die Anwendung der Methodik für komplexere Datensätzen mit Text- oder Bilddaten konzentrieren.
description: The increasing complexity of data presents companies with challenges in the classification of multi-class imbalanced data and the interpretability of the methods used. This thesis aims to analyze methods for the classification of multi-class imbalanced data and suitable visualizations to reduce the complexity of the data and methods. For this purpose, the following research questions are posed: Which methods are suitable to increase the classification accuracy of multi-class imbalanced data? Which visualizations can be used to reduce the complexity of multi-class imbalanced data and enhance the explainability of the methods more visible? In order to answer the research questions, relevant methods and visualizations were identified in the literature and applied to four data sets as part of a practical application. The results show that there is no ideal method for the classification of multi-class imbalanced data that achieves the highest accuracy for all data sets. Instead, different methods and their results must be compared with each other. The use of different visualizations throughout the classification process can help to reduce the complexity of the methods and data, as well as ensuring their interpretability and comparison. Further investigations could focus on the evaluation of additional methods and visualizations for the classification of multi-class imbalanced data, as well as the application of the methodology to more complex data sets with text or image data.