【摘 要】
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为了解决机器学习中不平衡数据难以用于主流数据分类器的问题,面向多种类不平衡数据,提出一种基于超平面排序、分层抽样、多类样本重组的数据采样方法,以得到可用于机器学习的分类平衡数据集。首先,求得不同种类样本的最大公共抽样数,以此确定每类样本的抽样份数;再根据数据到分类超平面的距离,对每类样本的数据进行重新排序,按照等间距对每类样本进行分层采样,确保各个样本的采样总数为最大公共抽样数倍数,构成样本内部的基数样本。最后,排列组合构造平衡数据集合。经过数据分类算法的训练和测试,结果表明:采样方法不仅实现多种类样本之
【机 构】
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长安大学汽车学院,长春工业大学人文信息学院汽车工程学院,重庆交通大学交通运输学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB1600500)。
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为了解决机器学习中不平衡数据难以用于主流数据分类器的问题,面向多种类不平衡数据,提出一种基于超平面排序、分层抽样、多类样本重组的数据采样方法,以得到可用于机器学习的分类平衡数据集。首先,求得不同种类样本的最大公共抽样数,以此确定每类样本的抽样份数;再根据数据到分类超平面的距离,对每类样本的数据进行重新排序,按照等间距对每类样本进行分层采样,确保各个样本的采样总数为最大公共抽样数倍数,构成样本内部的基数样本。最后,排列组合构造平衡数据集合。经过数据分类算法的训练和测试,结果表明:采样方法不仅实现多种类样本之
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