【摘 要】
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针对非均衡数据的情形,基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial networks,CGAN),利用梯度提升树研究了聚焦损失的CGAN的集成分类方法.该方法首先通过CGAN降低不均衡率,通过聚焦损失的权值均衡结合GBDT算法,适当增加对少数类样本的关注度进而进一步提升分类器的分类性能.对方法的性质进行了研究,获得了若干理论成果.证明了:在一定条件下,由CGAN产生的经验条件分布收敛于相应总体的条件分布;聚集损失的CGAN方法其经验风险收敛到期望风险;该方法的
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院统计与金融系,安徽合肥230026
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针对非均衡数据的情形,基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial networks,CGAN),利用梯度提升树研究了聚焦损失的CGAN的集成分类方法.该方法首先通过CGAN降低不均衡率,通过聚焦损失的权值均衡结合GBDT算法,适当增加对少数类样本的关注度进而进一步提升分类器的分类性能.对方法的性质进行了研究,获得了若干理论成果.证明了:在一定条件下,由CGAN产生的经验条件分布收敛于相应总体的条件分布;聚集损失的CGAN方法其经验风险收敛到期望风险;该方法的估计量会收敛到使得期望风险最小化的函数.实验结果显示了聚焦损失的CGAN方法具有良好的表现.
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