【摘 要】
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主要研究应用单分类支持向量机(One-class Support Vector Machine,OneSVM)在不平衡样本数据集的建模问题。首先从UCI获得Abalon数据集,随机挑选400正样本和400负样本构建训
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主要研究应用单分类支持向量机(One-class Support Vector Machine,OneSVM)在不平衡样本数据集的建模问题。首先从UCI获得Abalon数据集,随机挑选400正样本和400负样本构建训练集,交叉验证方法用于OneSVM分类器训练,模型对数据集的预测精度达到98.00%,与标准SVM分类器对此数据集83.10%的预测正确率相比具有明显的竞争力。然后在样本数据不平衡数据机上训练加权SVM对负样本的预测精度为76.70%,模型对负样本不具有稳定性。实验结果表明单分类支持向量机在样
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