Ya, ada beberapa metode lain selain SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) dan ROS (Random Oversampling) yang dapat digunakan untuk menangani data tidak seimbang. Metode-metode ini dapat dikategorikan menjadi pendekatan level data dan pendekatan level algoritma.Pendekatan Level Data:
- Undersampling: Teknik ini mengurangi jumlah contoh dari kelas mayoritas untuk menyeimbangkan dataset1. Salah satu contohnya adalah Random Undersampling (RUS), yang secara acak mengurangi jumlah sampel dari kelas mayoritas.
- ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling): Mirip dengan SMOTE, tetapi lebih fokus pada pembuatan sampel sintetis untuk kelas minoritas yang lebih sulit untuk diklasifikasikan.
- SMOTETomek dan SMOTEENN: Teknik over-under sampling yang mengkombinasikan SMOTE dengan metode Tomek links atau Edited Nearest Neighbors (ENN) untuk membersihkan data dari sampel yang tumpang tindih atau noise setelah oversampling.
Pendekatan Level Algoritma:
- Cost-Sensitive Learning: Metode ini menyesuaikan algoritma pembelajaran mesin untuk memberikan bobot yang lebih tinggi pada kesalahan klasifikasi kelas minoritas. Dengan demikian, algoritma akan lebih memperhatikan kelas minoritas selama pelatihan.
- Algoritma Ensemble: Beberapa algoritma ensemble, seperti Adaptive Boosting (AdaBoost) dan Bagging, dapat disesuaikan untuk menangani data tidak seimbang.
- Algoritma Adaptive Boosting: Algoritma adaptive boosting, bagging, cost-sensitive, dan active learning.
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa penanganan distribusi kelas yang tidak seimbang dengan algoritma SMOTE dapat meningkatkan nilai akurasi maupun g-mean pada algoritma Naïve Bayes, SVM, KNN dan Decision Tree. Luck365