The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets
Rattachement africain : tr, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Imbalanced class distribution in the medical dataset is a challenging task that hinders classifying disease correctly. It emerges when the number of healthy class instances being much larger than the disease class instances. To solve this problem, we proposed undersampling the healthy class instances to improve disease class classification. This model is named Hellinger Distance Undersampling (HDUS). It employs the Hellinger Distance to measure the resemblance between majority class instance and its neighbouring minority class instances to separate classes effectively and boost the discrimination power for each class. An extensive experiment has been conducted on four imbalanced medical datasets using three classifiers to compare HDUS with a baseline model and three state-of-the-art undersampling models. The outcomes display that HDUS can perform better than other models in terms of sensitivity, F1 measure, and balanced accuracy.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- The Use of Hellinger Distance Undersampling Model to Improve the Classification of Disease Class in Imbalanced Medical Datasets
- Date Crossref
- 04/11/2020
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Altınbaş University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Marmara University Sports and Health Sciences Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Southampton NHS Foundation Trust pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Graduate School of Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southampton University Hospital NHSFT pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Altınbaş University, Sports and Health Sciences Department — Marmara University et University Hospital Southampton NHS Foundation Trust, avec 2 autres affiliations.
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