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