【摘 要】
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针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题,提出基于间隔理论的AdaBoost算法(MOSBoost)。首先通过预训练得到原始样本的间隔;然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制
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针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题,提出基于间隔理论的AdaBoost算法(MOSBoost)。首先通过预训练得到原始样本的间隔;然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制,从而形成新的平衡样本集;最后将平衡样本集输入AdaBoost算法进行训练以得到最终集成分类器。在UCI数据集上进行测试实验,利用F-measure和G-mean两个准则对MOSBoost、AdaBoost、随机过采样AdaBoost(ROSBoost)和随机降采样AdaBoost(RDSBoost)四种算法进行评价。实验结果表
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