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剪枝与欠采样相结合的不平衡数据分类方法 被引量:4
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作者 张健 方宏彬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期847-848,共2页
通过剪枝技术与欠采样技术相结合来选择合适数据,以提高少数类分类精度,研究欠采样技术在不平衡数据集环境下的影响。结果表明,与直接欠采样算法相比,本文算法不仅在accuracy值上有所提高,更重要的是大大改善了g-means值,特别是对非平... 通过剪枝技术与欠采样技术相结合来选择合适数据,以提高少数类分类精度,研究欠采样技术在不平衡数据集环境下的影响。结果表明,与直接欠采样算法相比,本文算法不仅在accuracy值上有所提高,更重要的是大大改善了g-means值,特别是对非平衡率较大的数据集效果会更好。 展开更多
关键词 机器学习 不平衡数据集 剪枝技术 欠采样技术 交叉验证 合并分类器增强算法
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