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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
1
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.
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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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职称材料
题名
基于安全样本筛选的不平衡数据抽样方法
被引量:
6
1
作者
石洪波
刘焱昕
冀素琴
机构
山西财经大学信息学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金项目(No.61801279)
山西省自然科学基金项目(No.2014011022-2,201801D121115)资助~~
文摘
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.
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)
Keywords
Imbalanced Data
Safe Sample Screening
Undersampling
Imbalance Ratio
Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于安全样本筛选的不平衡数据抽样方法
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
6
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