De nos jours, les algorithmes de classification binaire sont utilisés dans des tâches touchant plusieurs champs d’applications comme les fraudes en-ligne, le dépistage bio-médical ou bien la toxicité en-ligne. Malgré le nombre de données qui est souvent disponible pour ces applications, qui viennent habituellement de source réelles, une particularité y est fréquemment observée: la représentation débalancée des classes. Cette imbalance demeure un problème d’envergure pour les algorithmes de classification, car la vaste majorité d’entre eux ne sont pas conçus avec cette représentation inégale à l’esprit. De plus, dans les paramètres expérimentaux, les données sur lesquelles ils sont appliqués sont souvent bien balancées, à cause de la finalité-même de ces expérimentations. Dans le présent mémoire, une revue des stratégies et techniques existantes pour contrer l’imbalance binaire est proposée, dans laquelle un point de vue par modification de données ainsi qu’un point de vue par modification algorithmique seront adressés. Le premier sujet des présents travaux consiste en les approches de pré-traitement et leurs effets sur les métriques de classification, dans lequel des expérimentations contrôlées (présentant différents niveaux de débalancement) et des applications d’entreprises sont présentées et analysées. Le second sujet consiste en le paradigme sensible-au-coût appliqué à l’optimisation directe de la métrique de la F-mesure en utilisant un réseau de neurones, dans lequel des expérimentations sur un jeu de données très débalancé sont présentées et discutées, le tout accompagné d’une comparaison avec différents paramètres usuels. À la lecture du présent document, le lecteur aura une bonne idée des techniques de prétraitement existantes et ce qu’on peut en retirer d’un point de vue expérimental selon des ensembles de données variés. Également, l’application du paradigme sensible-au-coût par optimisation de la F-mesure donnera un aperçu positif quant au point de vue algorithmique dans un contexte de données très débalancées. / Nowadays, binary classification algorithms are used in detection-related tasks touching many fields of application such as online frauds, biomedical screening, or online toxicity. Despite the amount of data that’s usually available for those applications, which habitually comes from real-world data sources, a particularity is frequently observed in it: the imbalanced representation of the classes. This imbalance remains a significant problem for binary classification algorithms, because the vast majority of these algorithms are not designed with this unequal representation in mind. Moreover, in experimental setups, the data on which they are usually applied is more than often well-balanced, because of the very purpose of these experiments. In the current thesis, a review of the existing strategies and techniques to face the binary imbalance problem is proposed in which both a data-modification point of view and a algorithmmodification point of view are addressed. The first subject of this work are data prepocessing approaches and their effects on classification metrics, in which both controlled experimental setups (showing different levels of imbalance), and enterprise data applications are presented and analyzed. The second subject is the cost-sensitive paradigm applied to the direct optimization of the F-measure metric using a neural network, in which experimentations on a highly imbalanced data set are presented and discussed, as well as comparisons with different common settings. After reading the current document, the reader will be well aware of the existing preprocessing techniques and what they can be achieve in an experimental context using various data sets. Moreover, the application of the cost-sensitive paradigm by optimization of the F-measure will give positive insight regarding the algorithmic point of view in a context of very imbalanced data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/66861 |
| Date | 31 January 2021 |
| Creators | Gingras, Jonathan |
| Contributors | Laviolette, François, Marchand, Mario |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (ix, 114 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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