集成学习算法在不平衡分类中的应用研究

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摘要：提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法，该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器，使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成。在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明：该算法有效提高分类器对正类样本的正确率，同时尽量减少对负类样本的误判。实验结果验证集成学习算法处理不平衡分类问题的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95931X/200902/30655518.html

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关键词：应用研究 学习算法 不平衡 支持向量机 cqvip 机器学习 类不平衡 集成学习 评测标准