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杂志ISSN号
面向不平衡数据集分类模型的优化研究
作者单位:
;1.东北林业大学信息与计算机工程学院;2.国家林业局哈尔滨林业机械研究所
摘 要:
为提高不平衡数据集的分类效率,建立一种分类模型,从样本采样和分类算法两方面进行优化。对决策边界的少类样本进行循环过采样生成新样本集,并与决策边界外合成的少类样本集合并,提高样本的重要度。针对传统ε-支持向量机(ε-SVM)在对不平衡数据集分类时超平面偏移的问题,引入正负惩罚系数和混合核函数,并利用客观的熵值法选取惩罚系数,提高分类算法的性能。实验结果表明,与标准的SVM算法相比,该分类模型在不平衡数据集分类上F-measure值平均提高18.1%,具有较好的分类效果。
关 键 词:
文本分类
不均衡数据集
数据挖掘
样本重采样
熵值法
Research on Optimization of Classification Model for Imbalanced Data Set
Abstract:
Keywords:
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