代价敏感学习

作品数：124被引量：760H指数：15
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样本自适应的不平衡分类器被引量：6
《计算机科学》2019年第1期94-99,共6页才子昕 王馨月 徐剑 景丽萍 
国家自然科学基金(61370129;61375062;61632004;61773050)资助
大数据时代,不平衡数据分类在实际应用场景中频繁出现。以二分类为例,传统分类器由于较难学习少数类数据集内部的本质结构,容易将少数类样本错误分类。针对这一问题,一种有效的解决方法是在传统的方法中引入代价敏感机制,为少数类样本...
关键词：分类 代价敏感学习 边界样本 
基于新型不纯度度量的代价敏感随机森林分类器被引量：8
《计算机科学》2017年第B11期98-101,共4页师彦文 王宏杰 
针对不平衡数据集的有效分类问题,提出一种结合代价敏感学习和随机森林算法的分类器。首先提出了一种新型不纯度度量,该度量不仅考虑了决策树的总代价,还考虑了同一节点对于不同样本的代价差异;其次,执行随机森林算法,对数据集作K次抽样...
关键词：代价敏感学习 随机森林 不纯度度量 分类回归树(CART) 不平衡数据 
改进的加权极速学习机
《计算机科学》2017年第4期275-280,共6页邢胜 王晓兰 赵士欣 赵彦霞 
国家自然科学基金资助项目(71371063;61170040;61672205);河北省人力资源社会保障科研合作课题(JRSHZ-2016-07038)资助
针对加权极速学习机人为固定权重可能会错失更优权重的问题,提出了改进的加权极速学习机。该方法的多数类的初始权重设为1,使用多数类与少数类样例数的比值作为少数类的初始权重,然后通过在多数类或者少数类中添加权重调节因子,从缩小...
关键词：不平衡学习 加权极速学习机 代价敏感学习 单隐层前馈网络 
基于异构代价敏感决策树的分类器算法被引量：10
《计算机科学》2013年第11A期140-142,146,共4页阮晓宏 黄小猛 袁鼎荣 段巧灵 
国家自然科学基金项目(61170131);广西创新团队项(GXNSFGA060004);广西师范大学项目资助
代价敏感学习方法常常假设不同类型的代价能够被转换成统一单位的同种代价,显然构建适当的代价敏感属性选择因子是个挑战。设计了一种新的异构代价敏感决策树分类器算法,该算法充分考虑了不同代价在分裂属性选择中的作用,构建了一种基...
关键词：决策树分类 代价敏感学习 异构代价敏感 
非平衡数据集分类方法探讨被引量：9
《计算机科学》2012年第B06期304-308,共5页职为梅 郭华平 范明 叶阳东 
国家自然科学基金项目(60773048)资助
由于数据集中类分布极不平衡,很多分类算法在非平衡数据集上失效,而非平衡数据集中占少数的类在现实生活中通常具有显著意义,因此如何提高非平衡数据集中少数类的分类性能成为近年来研究的热点。详细讨论了非平衡数据集分类问题的本质...
关键词：非平衡数据集 分类 抽样技术 代价敏感学习 
不平衡类数据挖掘研究综述被引量：37
《计算机科学》2010年第10期27-32,共6页翟云 杨炳儒 曲武 
国家自然科学基金(60675030;60875029)资助
综述了近年来国内外对不平衡类数据挖掘的主要研究进展。首先分析了不平衡类数据挖掘的本质。其次,详细探讨了处理不平衡类数据挖掘的各种技术,并根据其本质区别,从数据层次和算法层次分别对目前存在的各种技术方法进行了深入剖析和全...
关键词：机器学习 不平衡类数据 重采样 代价敏感学习 
用于不均衡数据集的挖掘方法被引量：5
《计算机科学》2007年第9期139-141,共3页赵凤英 王崇骏 陈世福 
国家自然科学基金(No.60503021);江苏省自然科学基金(No.BK2005075);江苏省高技术研究计划(No.BG2006027)的资助
传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的,而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集,利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能,因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要,本...
关键词：不均衡数据集 过取样 欠取样 代价敏感学习 
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