面向非平衡数据处理的样例惩罚支持向量机

摘要：

支持向量机在处理非平衡数据集时常常不能取得良好的效果,因为其分类性能只考虑了总体分类精度,而忽略了不同类别样例之间的精度权衡.本文提出了一种基于样例分布的样例惩罚支持向量机,可以针对每一个样例根据其相应的分布特性选取惩罚以获得高敏感度的分类面.实验表明,该模型比标准支持向量机在非平衡数据上具有更好的性能.

关键词：支持向量机、非平衡数据、样例惩罚、样例分布

所属期刊栏目：58

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60775010 61175004;北京市自然科学基金4112009;北京市教委科技发展项目KM201010005012;北京工业大学高层次人才培养项目

在线出版日期：2012-06-02（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：139-143