【摘 要】
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单一的传统分类器在处理不平衡数据时,对少数类的分类存在较大误差,效果往往不够理想,为了提高少数类和整体的分类性能,提出一种融合集成思想的不平衡数据分类方法。该方法首先对多数类样本进行过采样,与少数类样本组成类平衡的数据集;其次,从数据和算法的异质性出发,集成多个基分类器,利用集成后的算法改变数据分布。实验结果表明,该方法能够有效提升分类器的AUC、G-mean和F-measure,在实验数据集中最高提升了16.7%、21.9%和20.2%。在处理不平衡数据时,该方法能够改善分类器对少数类和整体的分类性能。
【基金项目】
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云南省人民政府发展研究项目(YNDR2017G1C06)。
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单一的传统分类器在处理不平衡数据时,对少数类的分类存在较大误差,效果往往不够理想,为了提高少数类和整体的分类性能,提出一种融合集成思想的不平衡数据分类方法。该方法首先对多数类样本进行过采样,与少数类样本组成类平衡的数据集;其次,从数据和算法的异质性出发,集成多个基分类器,利用集成后的算法改变数据分布。实验结果表明,该方法能够有效提升分类器的AUC、G-mean和F-measure,在实验数据集中最高提升了16.7%、21.9%和20.2%。在处理不平衡数据时,该方法能够改善分类器对少数类和整体的分类性能。
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