论文摘要
针对欠抽样可能导致有用信息的丢失,以及合成小类的过抽样技术(SMOTE)可能使大类和小类间类重叠更严重的问题,文中提出基于安全样本筛选的欠抽样和SMOTE结合的抽样方法(Screening_SMOTE).利用安全筛选规则,识别并丢弃大类中部分对确定决策边界无价值的实例和噪音实例,采用SMOTE对筛选后数据集进行过抽样.基于安全样本筛选的欠抽样既避免原始数据中有价值信息的丢失,又丢弃大类中的噪音实例,缓减过抽样数据集类重叠的问题.实验表明在处理不平衡数据集,特别是维数较高的不平衡数据集时Screening_SMOTE的有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石洪波,刘焱昕,冀素琴
关键词: 不平衡数据,安全样本筛选,欠抽样,不平衡比率,合成小类的过抽样技术
来源: 模式识别与人工智能 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 山西财经大学信息学院
基金: 国家自然科学基金项目(No.61801279),山西省自然科学基金项目(No.2014011022-2,201801D121115)资助~~
分类号: O212.2
DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906007
页码: 545-556
总页数: 12
文件大小: 1303K
下载量: 130
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标签：不平衡数据论文; 安全样本筛选论文; 欠抽样论文; 不平衡比率论文; 合成小类的过抽样技术论文;