توسعه روش طبقه‌بندی دیتاست‌های نامتوازن با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه

طبقه‌بندی داده‌ها از مباحث اساسی علم مدیریت است که از رویکردهای مختلفی مورد بررسی قرار گرفته است. روش‌های هوش مصنوعی از مهمترین روش‌های طبقه‌بندی هستند که اغلب آنها تابع دقت کل را در ارزیابی عملکرد مد نظر قرار می‌دهند. از آنجاییکه در دیتاست‌های نامتوازن، این تابع، هزینه‌ خطاهای پیش‌بینی را یکسان در نظر می‌گیرد، در این پژوهش علاوه بر تابع دقت کل، از تابع حساسیت نیز به منظور افزایش دقت در هر یک از کلاس‌های از پیش‌تعریف‌شده، استفاده شده است. به‌علاوه، بدلیل پیچیدگی فرآیند کسب اطلاعات از تصمیم‌گیرنده، از الگوریتم فرا ابتکاری NSGA II جهت استنتاج مقادیر پارامترها، (بردار وزن و سطوح برش بین کلاس‌ها) استفاده گردیده است. در هر تکرار، الگوریتم با استفاده از بردار وزن برآورد شده و دیتاست‌ها، امتیاز هر آلترناتیو را با تابع Sum Product محاسبه نموده و در مقایسه با سطوح برش تخمینی، آن آلترناتیو را به یکی از دسته‌ها تخصیص می‌دهد. سپس با استفاده از توابع برازش، دسته تخمینی و دسته واقعی را مقایسه نموده و این فرایند تا بهینه‌سازی پارامترها ادامه می‌یابد. مقایسه نتایج الگوریتم‌های NSGA II و NRGA، نشان‌دهنده کارایی بالای الگوریتم ارائه شده است.