【摘 要】
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对于类别不平衡问题,提出了一种多类类别不平衡数据分类的算法——基于改进的Ada Boost的组合算法（Ensemble Ada Boost.M）。为了避免随机欠采样对数据分布的改变,采用基于样本
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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宁波市镇海区2016年引进高层次人才创业项目
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对于类别不平衡问题,提出了一种多类类别不平衡数据分类的算法——基于改进的Ada Boost的组合算法（Ensemble Ada Boost.M）。为了避免随机欠采样对数据分布的改变,采用基于样本均值分布的方法进行采样;为解决上采样产生的噪音数据,利用结合阈值的方法对Ada Boost分类器进行了改进;针对下采样造成的数据信息丢失问题,在平衡训练集上利用集成的思想,将多个子分类器学习成强分类器。实验结果表明,在公开的几种UCI数据集上,该算法相对其他几种经典算法,在小类的F-score值和整体数据集的G-m
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