CODE-Kolloquium mit Professor Zimek

23 November 2023

Beim CODE-Kolloquium am Mittwoch, 22. November, sprach Professor Dr. Arthur Zimek zum Thema "Fairness in Imbalanced Classification: An Adjustment to the k Nearest Neighbor Classifier".

Fairness- und Verzerrungsprobleme treten bei der Klassifikation in der Regel immer dann auf, wenn die Anzahl der Beispiele für verschiedene Klassen unausgewogen ist. Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen wird dies als das Problem der unausgewogenen Klassifikation bezeichnet. Obwohl bekannt ist, dass bei derartigen Problemen eher die Trefferquote als die Genauigkeit das zu optimierende Leistungsmaß ist, gehen die meisten existierenden Methoden zur Korrektur von Klassenungleichgewichten nicht speziell auf die Optimierung des Recalls ein.

Professor Arthur Zimek, Leiter der Arbeitsgruppe Data Science and Statics an der University of Southern Denmark (SDU) in Odense, stellte in seinem Vortrag eine elegante und einfache Variante des k-nearest neighbor Klassifikators vor, mit der eine unausgewogene Klassifikation ausgeglichen werden kann, und zeigte, wie dies mit der Optimierung des Recalls zusammenhängt.

Im Anschluss an den Vortrag fand in der Diskussions- und Fragerunde mit den ca. 30 Teilnehmerinnen und Teilnehmern des Kolloquiums ein reger Gedankenaustausch statt, der beim anschließenden Get-together in Kleingruppen fortgesetzt wurde.

Der nächste Termin des CODE-Kolloquiums findet am Mittwoch, den 13. Dezember statt, zu dem wir Prof. Dr. Gerhard Wunder von der Freien Universität Berlin begrüßen dürfen. Die Teilnahme ist wie immer kostenlos, wir bitten jedoch um vorherige Anmeldung. Weitere Informationen zu unserer öffentlichen Vortragsreihe CODE-Kolloquium finden Sie unter: https://www.unibw.de/code/kolloquium

^{Foto: FI CODE}