【摘 要】
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数据不平衡会严重影响传统分类算法的性能,不平衡数据分类是机器学习领域的一个热点和难点问题。为提高不平衡数据集中少数类样本的检出率,提出一种改进的随机森林算法。该算法的核心是对每一棵通过Bootstrap采样后的随机森林子树数据集进行混合采样。首先采用基于高斯混合模型的逆权重上采样,然后基于SMOTE-borderline1算法进行级联上采样,再用随机下采样方式进行下采样,得到每棵子树的平衡训练子集,最后以决策树为基学习器实现改进机随机森林不平衡数据分类算法。此外,以G-mean和AUC为评价指标,在15个
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广东省高校智慧农业工程技术研究中心,仲恺农业工程学院机电工程学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1700500),国家自然科学基金(61471133,61871475),广东省科技计划项目(2017A070712019,2017B010126001,2020A1414050062),广东省教育厅项目(2016KZDXM001,2017GCZX001,2020KZDZX1121),广州市科技计划项目(201704030098)。
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数据不平衡会严重影响传统分类算法的性能,不平衡数据分类是机器学习领域的一个热点和难点问题。为提高不平衡数据集中少数类样本的检出率,提出一种改进的随机森林算法。该算法的核心是对每一棵通过Bootstrap采样后的随机森林子树数据集进行混合采样。首先采用基于高斯混合模型的逆权重上采样,然后基于SMOTE-borderline1算法进行级联上采样,再用随机下采样方式进行下采样,得到每棵子树的平衡训练子集,最后以决策树为基学习器实现改进机随机森林不平衡数据分类算法。此外,以G-mean和AUC为评价指标,在15个
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