【摘 要】
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提高不平衡数据分类效果一直是数据分析研究的热点问题之一,本文从数据层面出发,基于SVM对原数据集进行分类,通过计算多数样本类到超平面的距离,实现对多数类样本进行欠抽样,进而转化为相对平衡的数据集。基于UCI不同数据集的实证分析表明,本方法利用Logistic分类模型评价具有较好的分类效果。
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提高不平衡数据分类效果一直是数据分析研究的热点问题之一,本文从数据层面出发,基于SVM对原数据集进行分类,通过计算多数样本类到超平面的距离,实现对多数类样本进行欠抽样,进而转化为相对平衡的数据集。基于UCI不同数据集的实证分析表明,本方法利用Logistic分类模型评价具有较好的分类效果。
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