EBOR:一种用于不平衡数据集学习的有效边界过采样方法

来源 :中国化学会第28届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chenlinwu

【摘要】

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　　由于不平衡数据集本身拥有的复杂特性，标准的机器学习算法在不平衡数据集上的分类存在明显的性能缺陷，由此引发的不平衡问题遍布于现实世界诸多重要领域.为了试图解决这一

【作者】

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祝团飞孙静李益洲李梦龙

【机构】

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四川大学计算机学院,四川成都 610065

【出处】

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中国化学会第28届学术年会

【发表日期】

：

2012年期

【关键词】

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不平衡数据集机器学习算法有效边界边界样本过采样方法不平衡问题性能缺陷现实世界

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　　由于不平衡数据集本身拥有的复杂特性，标准的机器学习算法在不平衡数据集上的分类存在明显的性能缺陷，由此引发的不平衡问题遍布于现实世界诸多重要领域.为了试图解决这一问题，提出一种新的少数类边界过采样方法EBOR.在EBOR 中，新的K 广义Tomek 连接(简称K 连接)概念用于帮助定位少数类边界样本，进一步，基于边界样本的K 连接数目实现自适应合成过采样.

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