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首页 > 海南大学学报（自然科学版） > 基于随机平衡采样的不平衡数据集分类算法研究

基于随机平衡采样的不平衡数据集分类算法研究

Sorting Algorithm Based on Random Balance Sampling for Imbalanced Data

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摘要提出了随机平衡数据采样算法,以此为基础对AdaBoost算法进行修改并构建了随机平衡集成分类算法,采用6组UCI数据集对随机平衡集成分类算法进行实验,并与SMOTEBoost算法、RUSBoost算法、AdaBoost算法进行比较.实验结果表明,随机平衡数据集成算法具有更好的分类性能,在处理不平衡数据集方面有一定的优势,具有较强的多元性和鲁棒性.

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作者 袁磊 [1] 季梦遥 [2] 学术成果认领
作者单位 武汉大学人民医院信息中心,湖北武汉,430000 [1] 武汉大学人民医院消化内科,湖北武汉,430000 [2]
关键词 不平衡数据集采样分类集成imbalanced data setsamplingclassifierensemble
分类号 TP391.9
DOI 10.15886/j.cnki.hdxbzkb.2017.0037
发布时间 2018-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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海南大学学报（自然科学版）

海南大学学报（自然科学版）

2017年35卷3期

228-233页

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