DENGESİZ VERİLER İÇİN AĞIRLIKLI GEOMETRİK ORTALAMA TABANLI YENİ BİR YENİDEN ÖRNEKLEME YAKLAŞIMI
A NEW RESAMPLING APPROACH BASED ON WEIGHTED GEOMETRIC MEAN FOR UNBALANCED DATA
Yazar: Dal, Abdullah; Gümüş, İbrahim Halil; Güldal, Serkan; Yavaş, Mustafa
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 8 No. 15, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yeniden Örnekleme,Ağırlıklı Geometrik Ortalama,Dengesiz Veri ; Resampling,Weighted Geometric Mean,Unbalanced Data

Son yıllarda makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak veri sınıflandırma işlemlerinde büyük gelişmeler yaşanmıştır. Teknolojik gelişmeler arttıkça, internet ortamında ve diğer ortamlarda verilerin boyutu da hızla artmaktadır. Bununla beraber dengesiz ve sınıflandırılmamış veriler ortaya çıkmıştır. Dengesizlik problemi iki sınıftan birinin diğerine göre daha az örneğe sahip olması durumudur. Özellikle tıbbi alanda kullanılan veri kümelerin çoğu dengesiz dağılıma sahiptir. Dengesiz dağılıma sahip bir veri kümesi sınıflandırıcı algoritmaların başarım performansını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu dağılımı dengelemek ve sınıflandırmak için bir çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalar veri ve algoritma düzeyinde olup, yeniden örnekleme yöntemi ile örneklem azaltma ve örneklem çoğaltma işlemleridir. Bu çalışmada azınlık sınıfa ait mevcut örnekler, yeniden sentetik olarak çoğaltılmıştır ve veri kümesi dengelenmiştir. Yeniden örnekleme işlemi için, azınlık sınıfa ait örnekler arasında, Öklid uzaklık metriğiyle tüm data noktaları için en yakın komşular tespit edilmiştir. Bu komşular baz alınarak, her örnek arasında Ağırlıklı Geometrik Ortalama kullanılarak istenen sayıda yeni sentetik örnekler oluşturulmuştur. Bu işlem sonucunda veri kümesi dengeli hale getirilmiştir. Orijinal ve dengelenmiş veri kümesi Random Forest algoritması ile sınıflandırılmış ve sonuçları kıyaslanmıştır. Çalışmanın sonucunda, orijinal ve yeniden örneklenmiş veri kümesi performans değerlerinden, genel doğruluk 0,751'den 0,797'ye ve azınlık sınıfı F-ölçüm ise 0,599'dan 0,805'e yükselmiştir. Çalışmada önerilen yaklaşım ile yeniden örneklenerek dengelenen veri kümesi, orijinal veri kümesine göre sınıflandırma performansını arttırdığı görülmüştür.

In recent years, there have been great improvements in data classification processes using machine learning methods. As technological advances increase, the size of data in the internet and other environments also increases rapidly. With these developments, unbalanced and unclassified data has emerged. The problem of imbalance is that one of the two classes has fewer samples than the other. Most of the datasets, especially used in the medical field, have an unbalanced distribution. A dataset with unbalanced distribution negatively affects the performance of classification algorithms. Many studies have been conducted to balance and classify this distribution. These studies are at the data and algorithm level and are undersampling and oversampling processes. In this study, the existing samples belonging to minority class were resampled synthetically and the dataset was balanced. For the resampling process, among the samples belonging to the minority class, the closest neighbors were determined for all data points using the Euclidean distance metric. Based on these neighbors, the desired number of new synthetic samples were created between each sample using the Weighted Geometric Mean. As a result of this process, the dataset has been balanced. The raw and balanced datasets are classified using the Random Forest algorithm and the results are compared. As a result of the study, from the raw and resampled dataset performance values, the overall accuracy increased from 0.751 to 0.797 and the minority class F-measure increased from 0.599 to 0.805. Using the approach proposed in the study, it is shown that the balanced dataset using the resampling method improves the classification performance compared to the raw dataset.