一种基于欠采样的不平衡数据分类算法

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摘要：针对不平衡数据学习问题,提出一种基于欠采样的分类算法。对多数类样例进行欠采样,保留位于分类边界附近的多数类样例。以AUC为优化目标,选择最恰当的邻域半径使数据达到平衡,利用欠采样后的样例训练贝叶斯分类器,并采用AUC评价分类器性能。仿真数据及UCI数据集上的实验结果表明,该算法有效

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95200X/201113/38631946.html

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关键词：数据分类 分类算法 不平衡 cqvip 贝叶斯分类 机器学习 分类算法 不平衡数据 欠采样 邻域