一种基于类别不平衡数据的层次分类模型

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摘要：传统的机器学习方法在处理类别不平衡数据时分类性能较低,为此提出一种基于类别不平衡数据的层次分类模型.层次分类模型采用AdaBoost方法为基准分类器,以分类器误报率和特征建立数学模型,并证明层次分类模型的参数可以计算得到.首先以层次分类树为结构建立模型,接着针对层次分类树的结构模型进行分类代价计算,得到模型的代价与每层特征之间的定量数学描述,然后将该分类代价转换为优化问题并给出优化问题的求解过程,同时给出层次分类模型的计算结果.在UCI数据集上进行大量测试,以AUC和F-Measure为评价标准,相比于现有的不平衡分类方法,层次分类模型具有更优的分类性能.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94257X/201501/663837242.html

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关键词：不平衡 adaboost Measure boost cqvip 机器学习 类别不平衡 层次分类 特征 评价标准