【摘 要】
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类分布不均衡问题在现实世界中广泛存在,针对不均衡数据集的分类方法及其性能评估方法,都与传统分类算法大相径庭。本文在分析常用的二类不均衡数据分类策略的基础上,选取了
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类分布不均衡问题在现实世界中广泛存在,针对不均衡数据集的分类方法及其性能评估方法,都与传统分类算法大相径庭。本文在分析常用的二类不均衡数据分类策略的基础上,选取了十个公开的KEEL科研数据集,用G-mean值和AUC值分别衡量分类器的准确率和泛化性能。在KEEL平台上对常用的三类策略中的12种方法的性能进行了验证,明确了算法各自的适用情况。
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