【摘 要】
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指数分布的数据特征存在广泛,在风险预警中,正负样本是非均衡的,传统的算法不能满足该类数据特征选择的效率和准确率。为了提高指数分布的非均衡数据特征选择的效率和准确率,
【机 构】
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湖北经济学院法商学院,湖北经济学院信息管理与统计学院,武汉科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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湖北省教育科学规划重点课题(2016GA049)
论文部分内容阅读
指数分布的数据特征存在广泛,在风险预警中,正负样本是非均衡的,传统的算法不能满足该类数据特征选择的效率和准确率。为了提高指数分布的非均衡数据特征选择的效率和准确率,文章首先改进了SMOTE,消除过拟合问题,其次采用皮尔逊相关性,计算特征的相关度,选出最优特征子集,最后给出了具体算法。实验证明,该方法能够提高指数分布的非均衡数据特征选择的效率和准确率,增强了预警模型的性能。
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