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不平衡分类问题研究综述
不平衡分类问题研究综述
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摘要：
实际的分类问题往往都是不平衡分类问题,采用传统的分类方法,难以得到满意的分类效果.为此,十多年来,人们相继提出了各种解决方案.对国内外不平衡分类问题的研究做了比较详细地综述,讨论了数据不平衡性引发的问题,介绍了目前几种主要的解决方案.通过仿真实验,比较了具有代表性的重采样法、代价敏感学习、训练集划分以及分类器集成在3个实际的不平衡数据集上的分类性能,发现训练集划分和分类器集成方法能较好地处理不平衡数据集,给出了针对不平衡分类问题的分类器评测指标和将来的工作.
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
不平衡模式分类
重采样
代价敏感学习
训练集划分
分类器集成
分类器性能评测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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主办单位：
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1673-4785
CN：
23-1538/TP
开本：
大16开
出版地：
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号：
创刊时间：
2006
语种：
chi
出版文献量（篇）
2770
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12401
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