基于置信度代价敏感的支持向量机不均衡数据学习

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摘要：现实世界中广泛存在着很多不均衡的数据,其分类问题是机器学习领域的研究热点。为了提高不均衡数据的分类性能,提出一种基于核空间置信度的代价敏感支持向量机分类算法。通过注入类别错分代价机制,以不均衡数据评价指标作为目标函数,优化错分代价因子,提升少数类样本的识别率。计算类中所有样本在核空间下的类别置信度,从而确定样本对决策分类贡献的重要程度,降低噪音或孤立点对支持向量机的影响。通过大量UCI数据集的实验结果表明,与其他同类算法相比,该算法能更好地提高不均衡数据的分类性能。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/95200X/201510/666459918.html

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关键词：支持向量机 置信度 不均衡 向量机 cqvip 机器学习 分类 不均衡数据学习 支持向量机 代价敏感学习