基于聚类混合采样的不平衡数据分类

摘要：

不平衡分类问题广泛地应用于现实生活中,针对大多数重采样算法侧重于类间平衡,较少关注类内数据分布不平衡问题,提出一种基于聚类的混合采样算法.首先对原始数据集聚类,然后对每一簇样本计算不平衡比,根据不平衡比的大小对该簇样本做出相应处理,最后将平衡后的数据集放入GBDT分类器进行训练.实验表明该算法与几种传统算法相比F1-value和AUC更高,分类效果更好.

关键词：不平衡数据、聚类、混合采样、GBDT

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-05-25（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：34-38