【摘 要】
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传统的方法中,标准的分类器设计一般基于精度,但是许多实际应用问题中,不同的类别对应的错分代价也不同,往往少数类样本更加值得关注.对于不平衡的数据集处理,最直接的方法就
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传统的方法中,标准的分类器设计一般基于精度,但是许多实际应用问题中,不同的类别对应的错分代价也不同,往往少数类样本更加值得关注.对于不平衡的数据集处理,最直接的方法就是改变学习箅法的本身使之成为代价敏感算法,当然相对于改变数据集的结构,这也是稍难实现的方法.除此之外,改变数据集的分布也是常用办法,本文采用的办法是过取样和欠取样.本文将对以上所提到的三种方法在不同的数据集上比较其性能,以了解不同解决策略的特性与适用的环境.
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