AUCBoost算法处理不平衡分类问题

来源 :云南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：RIPV2

【摘要】

：

在现实生活中很多应用都包含了对不平衡数据集的分类.由于不平衡数据集中多数类与稀有类的数量相差较大,所以大多数分类算法都不能够很好地对稀有类样本进行分类,而通常稀有

【作者】

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李跃波王丽珍

【机构】

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云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南大学信息学院计算机科学与工程系云南昆明650091,云南昆明650091

【出处】

：

云南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2007年S2期

【关键词】

：

不平衡数据集稀有类组合方法提升算法 unbalance data set rare classes committee learning Boosting

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在现实生活中很多应用都包含了对不平衡数据集的分类.由于不平衡数据集中多数类与稀有类的数量相差较大,所以大多数分类算法都不能够很好地对稀有类样本进行分类,而通常稀有类才是我们首要关心的,这就给不平衡数据的分类提出了挑战,为了更好地处理不平衡数据集的分类问题,本文提出了一种以基分类器的ROC曲线下面积(AUC面积)为分类权重的AUCBoost分类算法.

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