Generator sztucznych wielowymiarowych i wieloklasowych danych niezrównoważonych został zrealizowany w ramach projektu badawczego NCN 2013/11/B/ST6/00963. Został on stworzony z myślą o przygotowywaniu zbiorów do eksperymentów obliczeniowych pozwalających na analizę wpływu różnych czynników trudności związanych z danymi na działanie metod wstępnego przetwarzania oraz klasyfikatorów.
Obecna wersja generatora oferuje następujące możliwości i funkcje:
- generowanie zbiorów wielowymiarowych i wieloklasowych (z praktycznego punktu widzenia stosowane są 3-4 klasy oraz 3-10 atrybutów warunkowych odpowiadających poszczególnym wymiarom),
- definiowanie klas składających się z jednego lub wielu obszarów (regionów) – meta-kul oraz meta-kostek z możliwością wskazania klas „wypełniających” dostępną przestrzeń między regionami (takie wypełnienia zazwyczaj związane z klasami większościowymi),
- możliwość różnicowania względnego rozkładu obiektów między regionami oraz kontrolowania „gęstości” obiektów wewnątrz poszczególnych regionów (wybór jednego z dwóch możliwych rozkładów obiektów – jednostajnego i normalnego),* generowanie obiektów następujących typów:
- safe – obiekty „bezpieczne” leżące wewnątrz poszczególnych regionów i posiadające jednorodne sąsiedztwo składające się głównie z obiektów tej samej klasy,
- borderline (lub border) – obiekty brzegowe leżące na obrzeżu poszczególnych regionów i przemieszane z obiektami z innych klas,
- rare – obiekty tworzące małe „wyspy” (składające się z 2-3 obiektów) leżące daleko od regionów tworzących daną klasę, odpowiadające one rzadkim, ale poprawnym obserwacjom,
- outlier – pojedyncze obiekty leżące daleko od innych obiektów z tej samej klasy,odpowiadające obserwacjom „odstającym”,
- generowanie par zbiorów uczący-testujący z zachowaniem położenia obiektów typu rare i outlier (w poszczególnych parach zbiorów powinny one występować w zbliżonych lokalizacjach)
Generator został zaimplementowany w języku Java i pozwla na zapis danych w formacie ARFF wykorzystywanym w środowisku WEKA. Umożliwia również eksport danych do formatu CSV w celu ich łatwieszego przetwarzania przez inne narzędzia do analizy danych.
- Sz. Wojciechowski, Sz. Wilk: Generator sztucznych danych wielowymiarowych - projekt i implementacja. Raport Badawczy RB-16/14. Politechnika Poznańska, 2014.
- Sz. Wojciechowski, Sz. Wilk: Generator sztucznych danych wielowymiarowych - weryfikacja eksperymentalna. Raport Badawczy RB-2/15. Politechnika Poznańska, 2015.
- Sz. Wojciechowski, Sz. Wilk: Difficulty factors and preprocessing in imbalanced data sets: an experimental study on artificial data. Foundations of Computing and Decision Sciences 42 (2), 2017, 149-176.
- Najnowsza skompilowna wersja generatora (2017.08.10) wraz z niezbędnymi bibliotekami [ZIP, 4.5 MB]. Szczegółowy opis parametryzacji oraz uruchamiania generatora zawarty jest w raporcie RB-16/14.
- Źródła [GitHub]
