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作品数：43被引量：211H指数：8
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基于随机森林的多个数据集分类任务评估
《信息产业报道》2025年第1期0080-0082,共3页黄雪祺 陈瑞鲜 徐凡迪 潘红宇 
本论文评估随机森林算法在五个数据集上的分类效果,包括预处理、训练和评估过程。使用 pandas、numpy、sklearn 等工具,定义评估函数和数据处理函数。对 iris、adult 等数据集进行读取、处理、建模、预测及评估,计算准确率、召回率、精...
关键词：随机森林 分类任务 数据集 准确率 模型评估 
基于改进决策树的不平衡数据集分类算法研究被引量：1
《计算机仿真》2024年第8期497-501,共5页陈婷 谢志龙 
四川省教育信息技术研究2022年度课题(DSJ2022059)。
不平衡数据集中各类样本数量不均,导致分类模型难以训练。针对不平衡数据分类模型稳定性差,准确率低的问题,提出一种基于改进C4.5决策树数据分类算法,通过融合SMOTE优化采样算法,构建出N_C4.5-IDC不平衡数据分类模型。模型首先利用K-Me...
关键词：不平衡数据集 决策树混合采样 
融合特征优化的跨数据集高光谱图像分类
《中国图象图形学报》2024年第8期2175-2187,共13页马晓瑞 哈林 谌敦斌 梅亮 王洪玉 
国家自然科学基金项目(62271102);辽宁省科技计划项目(2022JH1/10800100);大连市科技创新基金项目(2022JJ11CG002)。
目的高光谱图像分类可实现对地物目标的逐像素识别,是对地观测中的关键技术。由于采集环境变迁与成像设备差异等因素的影响,不同高光谱图像特征分布偏移,影响现有模型的跨数据集分类精度。针对此,提出了一种融合特征优化的无监督跨数据...
关键词：高光谱图像分类 跨数据集分类 特征优化 领域自适应 无监督分类 域对抗网络 
考虑不平衡指数的不平衡数据集分类设计方法被引量：2
《计算机应用研究》2023年第12期3566-3571,3577,共7页周玉 岳学震 孙红玉 
国家自然科学基金资助项目(U1504622,31671580);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2018GGJS079)。
数据集类别不平衡问题是分类领域的重要问题之一,每个数据集的不平衡指数都与其自身有着紧密的联系,是数据集的重要标志。面对不平衡数据集分类设计问题,提出了一种改进AdaBoost算法(enhanced AdaBoost, E-AdaBoost)。该算法将不平衡指...
关键词：不平衡分类 改进AdaBoost 不平衡指数 权重 
基于Resnet的雷电电场波形识别与分类被引量：1
《计算机仿真》2023年第7期244-248,共5页张潇艺 王彩霞 田杨萌 杨辉 
国家自然科学基金项目(41974122,41375012)。
雷电更多时候会给人们的生产生活带来灾难性的打击,因此雷电的观测与预警作为防雷减灾工作的基础和前提就显得格外重要。在人工智能技术不断发展的背景下,图像识别作为人工智能的一个重要分支,已在各个领域得到了广泛应用。基于雷电发...
关键词：人工智能 雷电电场波形 图像分类识别 卷积神经网络 数据集分类 
基于图卷积网络的非均衡数据船舶柴油机故障诊断被引量：3
《中国舰船研究》2022年第5期289-300,共12页王瑞涵 陈辉 管聪 黄梦卓 
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0104600);工信部“绿色智能内河船舶创新专项”资助项目。
[目的]船舶柴油机状态信息数据普遍存在类别不均衡的问题,非均衡数据集降低了基于数据驱动的故障诊断模型对柴油机健康状况自动识别的准确性。因此,提出基于样本间概率相似性的图卷积网络(GCN)模型,以解决非均衡数据集分类问题。[方法]...
关键词：图卷积网络 故障诊断 船舶柴油机 非均衡数据集分类 
面向不平衡数据集分类的LDBSMOTE过采样方法被引量：7
《统计与决策》2022年第18期58-63,共6页王泳欣 张大斌 车大庆 吕建秋 
国家自然科学基金面上项目(71971089)。
文章针对传统SMOTE及BSMOTE过采样方法会导致多数类样本识别率下降的问题,提出基于局部密度的改进BSMOTE算法(LDBSMOTE)。首先,根据样本分布特点计算局部密度值并筛选根样本,最大限度地保证具有潜在价值的样本不会被丢失,然后通过SMOTE...
关键词：不平衡数据集 局部密度 SMOTE 集成学习 
基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究被引量：1
《长春师范大学学报》2022年第6期49-52,共4页董庆伟 
福建省本科高校重大教育教学改革研究项目“基于校企合作的信息与计算科学专业课程体系构建与研究”(FBJG20170333);福建省中青年教师教育课题项目“电子商务对企业人力资源的影响研究”(JB12372S)。
在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采...
关键词：不平衡数据集 ADABOOST算法 单层决策树 基本分类器 
基于朴素贝叶斯算法分析鸢尾花数据集分类被引量：6
《工业和信息化教育》2022年第6期82-84,91,共4页郭秀娟 李庆凯 孟庆楠 马玉贤 
朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中较简单并且常见的一种分类方法,已经被广泛地应用于各领域。通过尝试利用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行剖析,介绍了朴素贝叶斯算法的原理和基本过程。基于贝叶斯算法在依据特征独立的假设下,对鸢尾花...
关键词：朴素贝叶斯算法 鸢尾花数据集 分类 
不平衡数据集分类方法综述被引量：45
《计算机工程与应用》2021年第22期42-52,共11页王乐 韩萌 李小娟 张妮 程浩东 
国家自然科学基金(62062004);宁夏自然科学基金(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目(YCX20082)。
不平衡数据集的特点导致了在分类时产生了诸多难题。对不平衡数据集的分类方法进行了分析与总结。在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法;在欠采样方法中分为基于K近邻、Bagging和Boosting三种方...
关键词：不平衡数据集 分类 采样方法 K近邻(KNN) 合成少数过采样技术(SMOTE) 深度学习 
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