针对实际应用中不平衡数据集分类效果较差的问题,文章提出一种基于特征边界信息进行欠采样的数据处理方法。所提方法根据特征边界点的定义获得多数类样本中可构造特征边界的数据点,其分布在最优非线性分类决策面附近,通常包含重要的分类信息,在欠采样时应进行保留,其他多数类样本远离分类决策面,在分类中易于识别,可在聚类后选取部分样本和少数类样本构成平衡数据集。该方法保留了多数类样本的几何分布特征,降低了样本的信息流失率。对比实验利用支持向量机进行分类,实验结果表明该方法有利于提高不平衡数据中少数类的分类精度,验证了算法的
机器学习是人工智能的重要分支,在预测、分类等方面的优异表现使其成为计量经济学研究的重要工具,对因果推断方法的发展具有重要推动作用.文章对机器学习应用于因果推断计量
文章基于t分布构造了一个新的非对称三参数Student-t分布.推导了新分布的累计分布函数、分位数函数、随机变量表达式和原点矩估计等基础性质,使用了矩方法、极大似然估计法和
经济学研究需要分析“市场之手”“政府之手”和“第三只手”的耗费及特点,探析一国(或地区)宏观经济运行的成本构成,进而对市场经济与计划经济进行成本比较,对中、西方不同
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