【摘 要】
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针对随机森林分类效果受样本集类间不平衡、类内不规则的影响,提出一种聚类欠采样策略的随机森林优化方法。该方法对原始数据大类样本聚类,得到与小类样本个数相同的子类簇;
【机 构】
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江西中医药大学计算机学院,江西中医药大学中医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61562045),江西省科技厅重点研发计划(No.20171ACE50021),江西省卫生计生委中医药科研计划(No.2017A282)
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针对随机森林分类效果受样本集类间不平衡、类内不规则的影响,提出一种聚类欠采样策略的随机森林优化方法。该方法对原始数据大类样本聚类,得到与小类样本个数相同的子类簇;从每个子类簇中随机有放回抽取一个样本与小类样本合并,形成平衡样本集;对平衡样本集进行有放回随机抽样,形成单棵决策树的训练样本集并完成建树;将两次未被抽中的样本作为袋外数据,用于模型测试;重复上述过程多次,形成随机森林。使用10组非平衡数据集进行实验验证,结果表明,该方法在这10组数据集上的分类能力及稳定性均优于传统随机森林。
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