【摘 要】
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针对不均衡数据分类时分类精度较差,提出一种聚类下采样的GBDT组合优化不均衡数据方法.聚类下采样阶段使用K-means对大众类样本聚类,利用最小距离法对聚类后各类质心从每类中
【机 构】
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成都理工大学 管理科学学院,四川 成都 610000;成都理工大学 管理科学学院,四川 成都 610000;成都理工大学 管理科学学院,四川 成都 610000;成都理工大学 管理科学学院,四川 成都
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针对不均衡数据分类时分类精度较差,提出一种聚类下采样的GBDT组合优化不均衡数据方法.聚类下采样阶段使用K-means对大众类样本聚类,利用最小距离法对聚类后各类质心从每类中选取和小众类相等的样本数,并与小类分别组合形成k个均衡的样本集.数据分类阶段将k个新数据集的训练集分别训练k个差异化的GBDT模型,利用其余k-1个测试集测试其性能;最后对k个测试集进行投票再平均.使用F1值为评价指标与US_GBDT、SMOTE_GBDT、US_RF、SMOTE_RF四个模型比较.实验选结果表明,所提出的方法在F1值
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