【摘 要】
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传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每
【机 构】
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佛山科学技术学院电子与信息工程学院
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传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每次迭代初始,综合使用随机欠采样和SMOTE过采样获得平衡规模的训练数据,各类别样本数据比例保持随机性以体现训练数据的差异性,为子分类器提供更好的训练平台;子分类器形成后,利用加权投票得到最终强分类器。实验结果表明,该方法具有处理类别不平衡数据分类问题的优势。
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