不平衡数据集的分类方法研究

传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致少数类的分类精度较低。针对不平衡数据的分类,首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价;然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方法;最后介绍了基于数据采样和分类方法结合的综合方法。

SMOTE和Biased-SVM相结合的不平衡数据分类方法

针对不平衡数据集的分类问题,本文利用支持向量机推广能力强的优良特性,提出了SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)和Biased-SVM(Biased Support Vector Machine,Biased-SVM)相结合的方法。该方法首先对原始数据使用Biased-SVM方法,然后对求出的支持向量使用SMOTE向上采样方法进行采样,最后再使用Biased-SVM方法进行分类。实验结果表明,本文采用的SMOTE和Biased-SVM相结合的方法可提高不平衡数据集分类精度。