【摘 要】
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互联网金融中的网络贷款用户数据具有类别不平衡的特性,严重影响传统分类器的性能。随机平衡采样算法在对原始数据集进行重采样的过程中,将所有样本同等考虑,本文在平衡采样
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互联网金融中的网络贷款用户数据具有类别不平衡的特性,严重影响传统分类器的性能。随机平衡采样算法在对原始数据集进行重采样的过程中,将所有样本同等考虑,本文在平衡采样的过程中充分考虑样本点的性能,将其分为3类样本:安全的、边界的、噪声的,针对不同类型的样本采用相应的采样方法,得到平衡的新数据集,然后对该数据集进行Bagging集成,提高算法的泛化性能,结果表明本文改进的随机平衡采样(Improved Random Balanced Sampling, IRBS)Bagging算法可以较好地对网络贷款用户进行分
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