【摘 要】
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不平衡数据是指分类问题中目标变量的某一类观测值数量远大于其他类观测值数量的数据.针对处理不平衡数据算法SMOTE及其衍生算法的不足,本文提出一种新的向上采样算法SMUP(Sy
【机 构】
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中央财经大学统计与数学学院,北京,100081
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不平衡数据是指分类问题中目标变量的某一类观测值数量远大于其他类观测值数量的数据.针对处理不平衡数据算法SMOTE及其衍生算法的不足,本文提出一种新的向上采样算法SMUP(Synthetic Minority Using Proximity of Random Forests),通过样本相似度改进SMOTE算法中的距离测量方式,提高了算法的分类精度.实验结果表明,基于SMUP算法的单分类器能有效提升少数类的分类正确率,同时解决了SMOTE对定类型特征变量距离测度不佳的难题;基于SMUP算法的组合分类器分类效果也明显优于SMOTE衍生算法;最重要的是,SMUP将连续型、混合型和定类型这三种特征变量的距离测度整合到一个统一的框架下,为实际应用提供了便利.
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