【摘 要】
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针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于差异采样率的重采样算法(differentiated sampling rate algorithm,DSRA),基于DSRA设计了一种新的集成分类器(SVM-Ripper ensemble cl
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,聊城大学计算机学院
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针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于差异采样率的重采样算法(differentiated sampling rate algorithm,DSRA),基于DSRA设计了一种新的集成分类器(SVM-Ripper ensemble classifier,SREC)。SREC采用独特的分类器选择策略、分类器集成策略、分类决策方案,可获得较高的分类精度。同时,利用SREC对影响非平衡数据分类的关键问题进行了研究。结果表明,非平衡数据分类问题本质上是由正负样本类间非平衡、类内非平衡、样本规模以及样本非平衡度等诸多因素引起的,只有综合考虑这些因素才能更好地解决非平衡数据分类问题。
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