论文摘要
指数分布的数据特征存在广泛,在风险预警中,正负样本是非均衡的,传统的算法不能满足该类数据特征选择的效率和准确率。为了提高指数分布的非均衡数据特征选择的效率和准确率,文章首先改进了SMOTE,消除过拟合问题,其次采用皮尔逊相关性,计算特征的相关度,选出最优特征子集,最后给出了具体算法。实验证明,该方法能够提高指数分布的非均衡数据特征选择的效率和准确率,增强了预警模型的性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余小高,余骥超
关键词: 指数分布,非均衡数据,过采样,特征选择,皮尔逊相关性
来源: 统计与决策 2019年20期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 湖北经济学院法商学院,湖北经济学院信息管理与统计学院,武汉科技大学 信息科学与工程学院
基金: 湖北省教育科学规划重点课题（2016GA049)
分类号: O212.1
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.20.003
页码: 16-19
总页数: 4
文件大小: 1512K
下载量: 87
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