【摘 要】
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为了提高不平衡数据集分类中少数类的分类精度,提出了基于特征选择的过抽样算法.该算法考虑了不同的特征列对分类性能的作用是不一样的,首先对训练集进行特征选择,选出一组特
【机 构】
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中国计量学院 信息工程学院, 浙江 杭州 310018
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为了提高不平衡数据集分类中少数类的分类精度,提出了基于特征选择的过抽样算法.该算法考虑了不同的特征列对分类性能的作用是不一样的,首先对训练集进行特征选择,选出一组特征列,然后根据选出的特征列合成少数类样本,合成的每个少数类样本的特征由两部分组成,一部分是特征选择的特征列对应的特征,另一部分是按照SMOTE原理合成的特征.将基于特征选择的过抽样算法和SMOTE算法进行实验比较,结果表明基于特征选择的过抽样算法优于SMOTE算法,能有效降低数据的不平衡性,提高少数类的分类精度.
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