【摘 要】
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分类模型的训练是机器学习中的基本问题。分类模型的优劣关键在于训练集样本的质量。传统的分类模型默认各样本类别中样本数量基本均衡,而忽略了样本不平衡的影响,但不平衡样
【机 构】
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贵州师范大学大数据与计算机科学学院
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分类模型的训练是机器学习中的基本问题。分类模型的优劣关键在于训练集样本的质量。传统的分类模型默认各样本类别中样本数量基本均衡,而忽略了样本不平衡的影响,但不平衡样本对模型的预测能力影响非常大。为了保证数据的平衡性,提出一种基于遗传算法（Genetic Algorithm）与SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法融合的样本合成方法—GSA算法（Genetic-SMOTE Algorithm）。该算法针对数量少的样本类别,通过对样本特征进行编码,结
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