不平衡数据分类研究综述

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摘要：不平衡分类问题始于二分类任务中的数据偏态问题,当传统机器学习分类方法应用于不平衡数据集时,分类效果往往不尽人意。因此,许多用于处理不平衡数据集的分类器模型已经被提出,包括数据层面的方法、算法层面的方法、混合方法以及集成分类器模型。本文主要通过讨论不平衡分类问题的实质,对不平衡分类问题的研究进行综述,介绍几种主要的解决策略,针对不平衡数据特点讨论适应不平衡特点的性能指标,并针对已有研究分析所存在的问题及挑战。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/87767X/201702/671885466.html

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关键词：数据分类 不平衡 cqvip 大家共享 HTML 机器学习 不平衡分类 数据层面 算法层面 集成学习