Skip to main content

Table 8 20 Newsgroup classification with MFE and MSFE[18]

From: Survey on deep learning with class imbalance

Data set

Imbalance level (%)

F-measure

AUC

MSE

MFE

MSFE

MSE

MFE

MSFE

Doc. 1

20

0.2341

0.2574

0.2549

0.5948

0.5995

0.5987

10

0.1781

0.1854

0.1961

0.5349

0.5462

0.5469

5

0.1356

0.1456

0.1456

0.5336

0.5436

0.5436

Doc. 2

20

0.3408

0.3393

0.3393

0.6462

0.6464

0.6464

10

0.2094

0.2000

0.2000

0.6310

0.6319

0.6322

5

0.1256

0.1171

0.1262

0.6273

0.6377

0.6431

Doc. 3

20

0.2929

0.2957

0.2957

0.5862

0.5870

0.5870

10

0.1596

0.1627

0.1698

0.5577

0.5756

0.5865

5

0.0941

0.1118

0.1084

0.5314

0.5399

0.5346

Doc. 4

20

0.3723

0.3843

0.3668

0.6922

0.7031

0.7054

10

0.1159

0.2537

0.2574

0.5623

0.6802

0.6816

5

0.1287

0.1720

0.1720

0.6041

0.6090

0.6090

Doc. 5

20

0.3103

0.3222

0.3222

0.6011

0.5925

0.5925

10

0.1829

0.1808

0.1839

0.5777

0.5836

0.5837

5

0.0946

0.1053

0.1053

0.5682

0.5730

0.5730

  1. Italic scores indicate MFE/MSFE loss outperforming MSE loss