不平衡分类问题研究综述

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摘要：实际的分类问题往往都是不平衡分类问题，采用传统的分类方法，难以得到满意的分类效果。为此，十多年来，人们相继提出了各种解决方案。对国内外不平衡分类问题的研究做了比较详细地综述，讨论了数据不平衡性引发的问题，介绍了目前几种主要的解决方案。通过仿真实验，比较了具有代表性的重采样法、代价敏感学习、训练集划分以及分类器集成在3个实际的不平衡数据集上的分类性能，发现训练集划分和分类器集成方法能较好地处理不平衡数据集，给出了针对不平衡分类问题的分类器评测指标和将来的工作。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92035A/200902/30260067.html

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关键词：问题研究 不平衡 cqvip 解决方案 大家共享 机器学习 不平衡模式分类 重采样 代价敏感学习 训练集划分