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基于混合采样策略的改进随机森林!不平衡数据分类算法

【摘要】针对传统分类算法难以处理不平衡数据的问题,提出了一种基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法。首先从理论上分析了混合采样策略提升随机森林基分类!器多样性的机理,随后设计了改进随机森林不平衡数据分类算法。算法采用过采样和欠采样混!合采样策略为每棵子树生成不同的平衡训练子集,再利用该训练子集训练子树,从而创建随机!森林分类器。最后用13种不平衡数据集进行实验测试。结果显示:采用较小的过采样因子可!以取得较好的分类效果;与9种对照算法相比,改进的随机森林分类算法在AUC值对比时获得!10个最优结果,G-mean值对比时获得9个最优结果。

【关键词】

615 2页 重庆理工大学学报(自然科学版) 2019年7期 免费 中教数据库

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