【摘 要】
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以往的数据挖掘方法一般都不会采用负向数据(negative data),因为其难以对测试数据集的产出进行正确的分类。但现有研究已经开始关注负向数据的应用,并且认为利用负向数据进
【机 构】
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西安理工大学经济与管理学院,广州铁路职业技术学院,
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以往的数据挖掘方法一般都不会采用负向数据(negative data),因为其难以对测试数据集的产出进行正确的分类。但现有研究已经开始关注负向数据的应用,并且认为利用负向数据进行训练能够显著提高预测精度。本文在SVM(支持向量机)的基础上提出了一种负向数据补偿算法,并将其应用于供应商选择问题。研究结果表明该算法能够得到具有更高精度的预测模型。
In the past, data mining methods generally did not use negative data because it was difficult to classify the output of the test data set correctly. However, the existing researches have started to pay attention to the application of negative data, and think that using negative data to train can significantly improve the prediction accuracy. Based on SVM (Support Vector Machine), a negative data compensation algorithm is proposed and applied to the problem of supplier selection. The results show that the algorithm can get a more accurate prediction model.
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