基于SMOTE采样和支持向量机的不平衡数据分类

来源 :五邑大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhoujianqin

【摘要】

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不平衡数据集广泛存在,对其的有效识别往往是分类的重点,但传统的支持向量机在不平衡数据集上的分类效果不佳.本文提出将数据采样方法与SVM结合,先对原始数据中的少类样本进

【作者】

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曹路王鹏

【机构】

：

五邑大学信息工程学院

【出处】

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五邑大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2015年04期

【关键词】

：

不平衡数据支持向量机 SMOTE ROC曲线

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不平衡数据集广泛存在,对其的有效识别往往是分类的重点,但传统的支持向量机在不平衡数据集上的分类效果不佳.本文提出将数据采样方法与SVM结合,先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样,再使用SVM进行分类.人工数据集和UCI数据集的实验均表明,使用SMOTE采样以后,SVM的分类性能得到了提升.

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