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基于安全样本筛选的不平衡数据抽样方法 被引量:6
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作者 石洪波 刘焱昕 冀素琴 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期545-556,共12页
针对欠抽样可能导致有用信息的丢失,以及合成小类的过抽样技术(SMOTE)可能使大类和小类间类重叠更严重的问题,文中提出基于安全样本筛选的欠抽样和 SMOTE 结合的抽样方法(Screening_SMOTE).利用安全筛选规则,识别并丢弃大类中部分对确... 针对欠抽样可能导致有用信息的丢失,以及合成小类的过抽样技术(SMOTE)可能使大类和小类间类重叠更严重的问题,文中提出基于安全样本筛选的欠抽样和 SMOTE 结合的抽样方法(Screening_SMOTE).利用安全筛选规则,识别并丢弃大类中部分对确定决策边界无价值的实例和噪音实例,采用 SMOTE 对筛选后数据集进行过抽样.基于安全样本筛选的欠抽样既避免原始数据中有价值信息的丢失,又丢弃大类中的噪音实例,缓减过抽样数据集类重叠的问题.实验表明在处理不平衡数据集,特别是维数较高的不平衡数据集时 Screening_SMOTE 的有效性. 展开更多
关键词 不平衡数据 安全样本筛选 欠抽样 不平衡比率 合成小类的过抽样技术(SMOTE)
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