期刊文章详细信息
不均衡数据集中基于Adaboost的过抽样算法
Over-sampling Algorithm Based on Adaboost in Unbalanced Data Set
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]清华大学自动化系,北京100084 [2]中央财经大学统计系,北京100081
年 份：2007
卷 号：33
期 号：10
起止页码：207-209
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能,该文融合了提升和过抽样的优点,提出了基于提升算法Adaboost的过抽样算法MCMO-Boost,并且将其与决策树算法C4.5、提升算法Adaboost和过抽样算法SMOTE进行了实验比较与分析。结果表明,MCMO-Boost算法在少数类和数据集的总体分类性能方面都优于其它算法。
关 键 词：不均衡数据集 过抽样 提升算法
分 类 号：TP301.6]
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