【摘 要】
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针对现有分类算法通常对不平衡数据挖掘表现出有偏性,即正类样本（通常是更重要的一类）的分类和预测性能差于负类样本的分类和预测性能,提出一种不平衡数据分类方法。该方法通过
【机 构】
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西安电子科技大学应用数学系,河南科技大学数学系,洛阳师范学院数学系
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针对现有分类算法通常对不平衡数据挖掘表现出有偏性,即正类样本（通常是更重要的一类）的分类和预测性能差于负类样本的分类和预测性能,提出一种不平衡数据分类方法。该方法通过一个超球面将两类数据以最大分离比率分离,并且引入两个参数来分别控制两类错分率的上界,不仅提高了不平衡数据集的分类和预测的性能,而且大大缩小了参数的选择范围。在UCI真实数据上进行了实验,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,结果验证了该方法的有效性。
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