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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。
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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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职称材料
题名
剪枝与欠采样相结合的不平衡数据分类方法
被引量:
4
1
作者
张健
方宏彬
机构
安徽大学数学科学学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第3期847-848,共2页
基金
国家自然科学基金资助项目(71071002)
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(05010428)
+1 种基金
安徽大学人才队伍建设项目
安徽大学学术创新团队项目(KJTD001B)
文摘
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。
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
Keywords
machine learning
imbalanced data sets
pruning techniques
under-sampling
cross-validation
AdaBoost algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
剪枝与欠采样相结合的不平衡数据分类方法
张健
方宏彬
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
4
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