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【中文期刊】 Mehdi Mansouri Mohammad H.Nadimi-Shahraki 等 《仿生工程学报（英文版）》 2025年22卷3期 1434-1458页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Despite the widespread use of Decision trees(DT)across various applications,their performance tends to suffer when deali...
【关键词】 Decision tree；Cost-sensitive learning；Artificial bee colony；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈靖耀 李敬华 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2025年27卷2期 420-430页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法,能够有效获取相似文章之间的关联,通过与文本语义信息的相互融合,提高分类性能.方法 获取论文句嵌入数据,建立中医文献异构网络,通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在异构网...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁天泓 殷高方 等 《生态学报》 2025年45卷7期 3534-3543页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 自然水体中浮游植物物种丰富且类别分布不均,采集的显微图像中优势类别样本远多于劣势类别样本,导致深度学习方法在劣势类别上的分类准确率低.针对浮游植物类别不平衡引起的深度学习模型分类误差问题,分析了宏观领域类别不平衡问题的多种解决方法和策略,探...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 龚玉晓 高淑萍 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷3期 295-305页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.心电信号数据是类不平衡数据,不同类别的心律失常依赖于心电图的长期变化特征,局部变化特征及其相对位置.针对大多数方法不能较好地解决数据类不平衡,且未考虑特定波形重要性等问题,提出一种基于位置注意力机制...
【关键词】 心电信号；类不平衡；深度卷积生成对抗网络；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘子桐 刘振远 等 《北华大学学报（自然科学版）》 2024年25卷5期 694-700页ISTICCA
【摘要】 在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果.合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性.针对数据...
【关键词】 非平衡分类；合成少数类过采样技术；随机森林；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 袁联雄 佘玲玲 等 《中国医院统计》 2015年1期 22-26页
【摘要】 目的：比较常用分类算法在不同样本量和稀有类比例的不平衡数据集中的分类效果。方法采用Monte Carlo模拟,产生不同样本量和稀有类比例的随机样本,并分别用各分类算法进行分类,比较各算法的F1值和AUC值。结果各算法的分类效果均随样本量和稀...
【关键词】 不平衡数据集；分类算法；Monte Carlo；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 郑燕 王杨 等 《计算机应用》 2014年34卷5期 1336-1340,1377页
【摘要】 传统的超网络模型在处理不平衡数据分类问题时,具有很大的偏向性,正类的识别率远远高于负类.为此,提出了一种代价敏感超网络Boosting集成算法.首先,将代价敏感学习引入超网络模型,提出了代价敏感的超网络模型;同时,为了使算法能够自适应正类的...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 曹鹏 栗伟 等 《小型微型计算机系统》 2014年35卷4期 818-823页
【摘要】 现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,其分类问题已成为数据挖掘领域中的研究热点.提出一种基于高斯混合模型,并结合自适应随机子空间的升采样算法(ARSGOS).该算法使用随机子空间的思想,在不同的子空间下对少数类的样本空间使用高斯混合模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹鹏 栗伟 等 《小型微型计算机系统》 2014年35卷5期 961-966页
【摘要】 现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,而传统分类算法在数据失衡的情况下分类效果很不理想,为此提出一种基于决策准则优化的组合分类算法.该算法基于朴素贝叶斯模型输出的后验概率,以不均衡数据评价指标作为目标函数,对决策阈值(二类)或错分代价参...
- 概要：
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【中文期刊】 边婧 彭新光 《计算机应用研究》 2009年26卷8期 3036-3038,3043页
【摘要】 提出一种新的预处理算法AdaP,不仅有效避免了数据过度拟合,且可独立使用.针对不平衡的入侵检测数据集,引入代价敏感机制,基于权值矩阵最小化误分类代价的思想,去除部分训练密集区域、拓展稀疏区域的同时再过滤噪声,最终实现了AdaP算法与AdaC...
- 概要：
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