基于分解策略处理多分类不均衡问题的方法

摘要：

针对多分类不均衡问题,提出了一种新的基于一对一(one-versus-one,OVO)分解策略的方法.首先基于OVO分解策略将多分类不均衡问题分解成多个二值分类问题;再利用处理不均衡二值分类问题的算法建立二值分类器;接着利用SMOTE过抽样技术处理原始数据集;然后采用基于距离相对竞争力加权方法处理冗余分类器;最后通过加权投票法获得输出结果.在KE E L不均衡数据集上的大量实验结果表明,所提算法比其他经典方法具有显著的优势.

关键词：多分类问题、不均衡数据集、分解策略、人工样本、集成学习、动态加权

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71801065,71771070

在线出版日期：2020-10-14（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：2404-2408