【摘 要】
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传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提出一种面向二分类不平衡数据的XGBoost(eXtre
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心,湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61977021),应用数学湖北省重点实验室开放基金资助项目(HBAM201902)
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传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提出一种面向二分类不平衡数据的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)改进方法。其主要思想是分别从数据、特征以及算法3个层面针对不平衡数据的特点进行改进。首先在数据层面,通过条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)学习少数类样本的分布信息,训练生成器生成少数类补充样本,调节数据的不平衡性;其
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