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      電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>新的基于代價敏感集成學習的非平衡數據集分類方法NIBoost

      新的基于代價敏感集成學習的非平衡數據集分類方法NIBoost

      2019-03-28 | rar | 0.84 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      現實生活中存在大量的非 平衡數據,大多數傳統的分類算法假定類分布平衡或者樣本的錯分代價相同，因此在對這些非平衡數據進行分類時會出現少數類樣本錯分的問題。針對上述問題，在代價敏感的理論基礎上,提出了一種新的基于代價敏感集成學習的非平衡數據分類算法一NIBoost ( New Imbalanced Boost)。首先，在每次選代過程中利用過采樣算法新增一定數目的少數類樣本來對數據集進行平衡，在該新數據集上訓練分類器;其次,使用該分類器對數據集進行分類,并得到各樣本的預測類標及該分類器的分類錯誤率;最后,根據分類錯誤率和預測的類標計算該分類器的權重系數及各樣本新的權重。實驗采用決策樹、樸素貝葉斯作為弱分類器算法,在UCI數據集上的實驗結果表明,當以決策樹作為基分類器時，與RareBoost算法相比,F-value最高提高了5.91個百分點、C-mean最高提高了7.44個百分點、AUC最高提高了4. 38個百分點;故該新算法在處理非平衡數據分類問題.上具有一定的優勢。

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