【摘要】：處理類不平衡數(shù)據(jù)時,少數(shù)類的邊界實例非常容易被錯分。為了降低類不平衡對分類器性能的影響,提出了自適應(yīng)邊界采樣算法(AB-SMOTE)。AB-SMOTE算法對少數(shù)類的邊界樣本進行自適應(yīng)采樣,提高了數(shù)據(jù)集的平衡度和有效性;同時將AB-SMOTE算法與數(shù)據(jù)清理技術(shù)融合,形成基于Ada Boost的集成算法ABTAdaBoost。ABTAda Boost算法主要包括三個階段:對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集采用AB-SMOTE算法,降低數(shù)據(jù)集的類不平衡度;使用Tomek links數(shù)據(jù)清理技術(shù)清除數(shù)據(jù)集中的噪聲和抽樣方法產(chǎn)生的重疊樣例,有效提高數(shù)據(jù)的可用性;使用Ada Boost集成算法生成一個基于N個弱分類器的集成分類器。實驗分別以J48決策樹和樸素貝葉斯作為基分類器,在12個UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,ABTAda Boost算法的預(yù)測性能優(yōu)于其他幾種算法。
[Abstract]:When dealing with class imbalance, the boundary instances of a few classes are easily misclassified. In order to reduce the influence of class imbalance on the performance of classifier, an adaptive boundary sampling algorithm (AB-SMOTE). AB-SMOTE algorithm is proposed to self-adaptively sample a few kinds of boundary samples, which improves the balance and effectiveness of the data set. At the same time, the integration of AB-SMOTE algorithm and data cleaning technology is combined to form the ABTAdaBoost.ABTAda Boost algorithm based on Ada Boost, which includes three stages: to reduce the class imbalance of the data set by using AB-SMOTE algorithm to the training data set; The Tomek links data cleaning technique is used to remove the noise in the data set and the overlapping sample generated by the sampling method, which effectively improves the availability of the data, and uses the Ada Boost integration algorithm to generate an integrated classifier based on N weak classifiers. J48 decision tree and naive Bayes are used as basis classifiers respectively. The experimental results on 12 UCI datasets show that the prediction performance of UCI Boost algorithm is superior to that of other algorithms.
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;南通大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南通理工學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(NSF61202006/61272424) 計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室開放課題(KFKT2012B29) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK2010277) 江蘇省科技創(chuàng)新基金資助項目(BC2013167)
【分類號】：TP181

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本文編號：2153975