一种基于特征选择的不平衡数据分类算法

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摘要：不平衡数据分类是当前机器学习的研究热点,传统分类算法通常基于数据集平衡状态的前提,不能直接应用于不平衡数据的分类学习。针对不平衡数据分类问题,文章提出一种基于特征选择的改进不平衡分类提升算法,从数据集的不同类型属性来权衡对少数类样本的重要性,筛选出对有效预测分类出少数类样本更意义的属性,同时也起到了约减数据维度的目的。然后结合不平衡分类算法使数据达到平衡状态,最后针对原始算法错分样本权值增长过快问题提出新的改进方案,有效抑制权值的增长速度。实验结果表明,该算法能有效提高不平衡数据的分类性能,尤其是少数类的分类性能。

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关键词：分类算法 特征选择 数据分类 不平衡 平衡状态 机器学习 特征选择 不平衡提升算法 分类预测