【摘 要】
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针对传统的Borderline—SMOTE方法在选择少数类样本进行合成的过程中,无法识别出完全的边界样本的这一问题,提出一种基于近邻构建边界样本的过采样算法BN-SMOTE。该算法利用
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,无锡市第五人民医院,无锡市妇幼保健院,无锡市精神卫生中心
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(社会发展)项目(编号:BE2016630,BE2017628),无锡市卫生计生委科研项目(编号:Z201603)资助
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针对传统的Borderline—SMOTE方法在选择少数类样本进行合成的过程中,无法识别出完全的边界样本的这一问题,提出一种基于近邻构建边界样本的过采样算法BN-SMOTE。该算法利用最近邻的思想,构建处于决策边界附近的多数类样本集,再以此来确定边界区域的难以学习的少数类样本点,组成一个新的用于合成新样本的少数类样本集。论文使用C4.5决策树和SVM作为分类器,分别在三个真实数据集上进行广泛的评估。仿真结果表明,与传统的SMOTE和Borderline—SMOTE方法相比,该算法的G-mean和F-mea
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