An Empirical Study on the Performance of Cost-Sensitive Boosting Algorithms with Different Levels of Class Imbalance

Table 5

Euclidean distances to the optimal point in the MDS space for data sets with a high imbalance.

𝐶𝑛	TPrate			𝐹-measure			G-mean
	AdaC1	AdaC2	AdaC3	AdaC1	AdaC2	AdaC3	AdaC1	AdaC2	AdaC3
0.1	0.6077	0.0441	0.0899	0.1058	0.3134	0.2584	0.1324	0.4599	0.4702
0.2	0.6087	0.1140	0.1787	0.0897	0.1565	0.1017	0.1325	0.3803	0.3269
0.3	0.6238	0.1541	0.2502	0.0765	0.0911	0.0809	0.1377	0.3176	0.2477
0.4	0.6308	0.2058	0.2807	0.0687	0.0636	0.0606	0.1402	0.2615	0.2086
0.5	0.6219	0.2403	0.3238	0.0710	0.0441	0.0561	0.1370	0.2025	0.1810
0.6	0.6228	0.2975	0.3366	0.0554	0.0394	0.0452	0.1328	0.1617	0.1605
0.7	0.6321	0.3232	0.3765	0.0504	0.0297	0.0499	0.1314	0.1291	0.1513
0.8	0.6265	0.3615	0.4028	0.0497	0.0299	0.0419	0.1263	0.1226	0.1391
0.9	0.6185	0.4398	0.4436	0.0451	0.0387	0.0302	0.1269	0.1061	0.1090
1	0.6102	0.6110	0.6139	0.0357	0.0328	0.0364	0.1264	0.1221	0.1239
Av.	0.6203	0.2791	0.3297	0.0648	0.0839	0.0761	0.1324	0.2264	0.2118