绝对不平衡样本分类的集成迁移学习算法

摘要：

针对训练数据绝对不平衡问题,提出了一种基于级联结构的集成迁移学习算法.该算法主要包括两部分:迁移学习部分和数据选择部分.在迁移学习阶段,针对TrAdaBoost算法中辅助领域样本权重不可恢复 问题,引入权重恢复因子;在数据选择阶段,算法利用级联结构逐步删除辅助领域中噪声样本与冗余样本,在保证目标领域主导作用的同时充分利用辅助领域数据.在真实数据集上的实验结果表明,该算法在数据绝对不平衡的情况下,提升了分类器的综合评价指标与几何平均数,因此该算法可以在一定程度上解决数据绝对不平衡问题.

关键词：集成迁移学习、级联模型、不平衡数据、TrAdaBoost

所属期刊栏目：12

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61571325

在线出版日期：2018-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1145-1153