一种面向非平衡数据集分类问题的组合选择方法

职为梅; 郭华平; 张银峰; 范明

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一种面向非平衡数据集分类问题的组合选择方法

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由于类分布的不平衡性,很多传统的分类方法在非平衡数据集上的分类效果不好.与传统的方法不同,论文从组合选择的角度考虑不平衡类学习问题,提出了一种基于实例的组合选择方法 CBES,提升组合分类器在不平衡数据集上的分类性能.CBES考察类标号未知的样本的k近邻,并以此为选择集,从分类器库中选择一个最优或次优的子组合分类器来预测未知样本的类标号.由于考虑了待分类样本的局部特征,更关注稀有类,因此CBES能够更好地对非平衡数据集进行分类.实验结果表明,本文的方法能够显著地降低模型的复杂度,有效地提高了非平衡数据集上的分类性能.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第4期|770-775|共6页
作者
职为梅; 郭华平; 张银峰; 范明;
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作者单位

郑州大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
非平衡数据集; 组合分类器; 组合选择; k近邻; 基分类器;

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