基于RSBoost算法的不平衡数据分类方法

摘要：

不平衡数据的分类问题在多个应用领域中普遍存在,已成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点.提出了一种新的不平衡数据分类方法RSBoost,以解决传统分类方法对于少数类识别率不高和分类效率低的问题.该方法采用SMOTE方法对少数类进行过采样处理,然后对整个数据集进行随机欠采样处理,以改善整个数据集的不平衡性,再将其与Boosting算法相结合来对数据进行分类.通过实验对比了5种方法在多个公共数据集上的分类效果和分类效率,结果表明该方法具有较高的分类识别率和分类效率.

关键词：不平衡数据、组合数据采样、Boosting、RSBoost

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金ZR2013FL034

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：249-252,267