不平衡数据分类的研究现状  

Current state of research on imbalanced data sets classification learning

作　　者：林智勇[1] 郝志峰[1] 杨晓伟[2] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机科学与工程学院 [2]华南理工大学数学科学学院,广州510641

出　　处：《计算机应用研究》2008年第2期332-336,共5页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60433020,10471045)

摘　　要：不平衡数据在实际应用中广泛存在,它们已对机器学习领域构成了一个挑战,如何有效处理不平衡数据也成为目前的一个新的研究热点。综述了这一新领域的研究现状,包括该领域最新研究内容、方法及成果。IDS（ imbalanced data sets） , arising pervasively in practical applications, have caused a huge challenge to the machine learning community and consequently attracted more and more attentions. The paper summarized the state of this relatively new research field, including its issues, methods and results.

关 键 词：不平衡数据 机器学习 模式分类 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]