不平衡数据

作品数：971被引量：3724H指数：28
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：刘三阳赵小强蒋盛益张化祥杨明更多>>
相关机构：西安电子科技大学华南理工大学重庆邮电大学南京邮电大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金江苏省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 学科=理学—数学x
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
类别不平衡高维数据的最优逻辑斯蒂回归
《系统科学与数学》2023年第9期2341-2363,共23页李智凡 尹建鑫 
国家重点研发计划(2020YFC2004900)资助课题。
研究响应变量两类比例不平衡时逻辑斯蒂回归的最优参数估计和代价敏感分类问题.在代价敏感的损失函数下,将不平衡的两类数量之比作为参数,通过等价转换成一个重新加权的类别平衡分类问题,得到了原问题预测的超额风险(excess risk)的上...
关键词：代价敏感损失函数 类别不平衡数据 逻辑斯蒂回归 minimax最优 
基于先验概率的加权神经网络模型被引量：1
《四川师范大学学报（自然科学版）》2023年第1期44-51,共8页邓柙 吕王勇 代娟 陈雯 李思奇 
国家自然科学基金青年基金(11601357);四川省科技厅应用基础项目(2017JY0159)。
针对不平衡分类问题中各类别规模差异较大导致的较小类别分类精度不高的情况,提出基于先验概率的加权神经网络模型.为了提高较小类别在迭代神经网络中的重要性,以每一类样本的先验概率的倒数作为该类数据的权重,将该权重加入神经网络的...
关键词：先验概率 神经网络 目标函数 不平衡数据 
不平衡数据分类的类依赖属性加权朴素贝叶斯算法改进被引量：6
《应用数学》2022年第2期463-468,共6页樊顺星 李楚进 沈澳 
国家自然科学基金(11971185)。
朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes,NB)是一种简单而有效的分类器,特别适用于中小规模数据分类.但作为以整体分类正确率为指导的传统分类方法,它在不平衡数据分类中对少数类的分类能力较弱.针对此问题,本文采用属性加权的方法增强朴素贝叶...
关键词：不平衡数据 分类 朴素贝叶斯 属性加权 
基于G-Mean加权随机森林算法的不平衡数据处理
《应用数学进展》2022年第4期2071-2079,共9页邢鸿 魏毅强 李晨龙 
分类是机器学习领域的一个热点研究内容,不平衡数据导致在分类时产生了很大困难。企业破产预测可以被归结为一个二分类问题,根据企业的一些特征对企业的状态做出预测,可以帮助企业作出更好的决策以减少企业的损失,但在企业破产数据中,...
关键词：不平衡数据 随机森林 G-均值 欠采样 自助采样法 
基于改进的MRMR算法和代价敏感分类的财务预警研究被引量：12
《统计与信息论坛》2020年第3期77-85,共9页罗康洋 王国强 
国家自然科学基金面上项目“高维数据统计推断中协方差矩阵估计的优化模型与算法研究”(11971302);全国统计科学研究项目“基于面板数据的上海生态文明建设水平综合测度与优化研究”(2018LY16);上海工程技术大学研究生科研创新项目“基于金融高频数据的稀疏主成分分析及其在投资组合中的应用”(18KY0325)。
针对上市公司财务预警数据呈现出的高维和不平衡的双重特性,基于改进的MRMR算法和代价敏感分类构建财务预警模型并进行实证分析。首先,为了克服财务预警数据的不平衡性对特征选择和分类的不利影响,使用组合采样技术SMOTE+ENN进行数据平...
关键词：高维数据 不平衡数据集 财务预警 MRMR算法 代价敏感分类模型 
不平衡单因素随机效应模型下过程无能力指数的区间估计被引量：2
《系统科学与数学》2020年第2期281-288,共8页贺加贝 李新民 
国家自然科学基金(11871294)资助课题。
过程能力分析在工业生产上是衡量生产能力以及保障产品质量的一个重要问题.与其他指标相比,过程无能力指数C(pp)不仅能直接反映过程的不可靠性,而且能提供更多关于过程不精确性的相关信息.因此,它可以帮助供应商改进不良过程来提高质量...
关键词：过程无能力指数 广义推断 Fiducial推断 参数自助 不平衡数据 
基于不平衡数据集的机器学习算法研究被引量：6
《统计与决策》2019年第12期19-21,共3页刘洋 
在应用机器学习构建数据模型的过程中,经常会面临类不平衡性的问题,在许多研究中,降低数据集的不平衡性多采用欠抽样法来进行处理,再应用C4.5、NB、LR、RF、KNN等机器学习算法进行数据建模。实验结果往往表明,欠抽样法得到的模型准确度...
关键词：不平衡数据集 机器学习 欠抽样 重复抽样 
DP聚类的可信性加权模糊支持向量机被引量：2
《计算机工程与应用》2019年第10期169-178,共10页盛晓遐 杨志民 王甜甜 
国家自然科学基金(No.10926198);浙江省自然科学基金(No.LY16A010020)
由于SVM(Support Vector Machine)在有离群点和不平衡数据的问题中分类性能相对较低,有研究者提出了一种面向不均衡分类的隶属度加权模糊支持向量机,只是文中的模糊隶属度并不能较好衡量样本点对确定最佳分划超平面所做的贡献大小。针...
关键词：离群点 不平衡数据 密度峰(DP) 加权模糊支持向量机 模糊隶属度 可信性 
基于MH算法的贝叶斯网络结构学习的改进被引量：1
《湖州师范学院学报》2018年第2期6-11,共6页胡雨 陈雪东 
国家自然科学基金项目(11171105)
针对贝叶斯网络结构学习中的MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛)算法,提出一种新的建议分布(概率)以改进其中的Metropolis-Hastings(MH)算法,使其相应的MCMC算法提升了贝叶斯网络结构学习的收敛速度.同时,将新的算法应用于携程网房型产品的用户...
关键词：叶斯网络 MCMC算法 建议概率 结构学习 不平衡数据 
对于不平衡数据的模糊时间序列预测被引量：1
《计算机与现代化》2017年第12期108-110,共3页霍旭 吴涛 
国家自然科学基金资助项目(61673020);高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016453)
模糊时间序列自从被提出便得到广泛的关注。在运用模糊时间序列进行预测时,增加预测的准确度为研究的根本点。为了使预测结果更加精准,本文首先对不平衡数据集分类,将数据进行初始的划分,然后进行模糊时间序列预测,最后通过实验表明了...
关键词：不平衡数据集 模糊时间序列 论域划分 模糊C均值算法 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部