設(shè)計(jì)直接優(yōu)化不平衡準(zhǔn)則算法是克服SVM在不平衡數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳的一個有效途徑.但已有研究多面向F1、AUC等常見標(biāo)準(zhǔn),對于其他標(biāo)準(zhǔn)如G-TP/PR等由于優(yōu)化上的困難一直鮮有涉及.對此,提出一個直接優(yōu)化G-TP/PR的新型算法.算法采用傳統(tǒng)SVM框架,定義了面向G-TP/PR的目標(biāo)函數(shù),該目標(biāo)比已有基于F1目標(biāo)更加緊湊.針對新函數(shù)非光滑,難以直接優(yōu)化,提出使用束方法進(jìn)行求解,使得算法的迭代次數(shù)不依賴于訓(xùn)練樣本數(shù),更適合大規(guī)模的應(yīng)用場合.不平衡數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)證明了所提算法的有效性. 

【文章來源】：小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2016,37(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1引言
    1)面向數(shù)據(jù)（Data-Oriented）的改進(jìn)
    2)面向算法（Algorithm-Oriented）的改進(jìn)
2相關(guān)背景
    2.1問題的定義
    2.2面向不平衡數(shù)據(jù)集的評估標(biāo)準(zhǔn)———G-TP/PR
3基于束方法的直接優(yōu)化G-TP/PR算法
4實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與比較算法
    4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5結(jié)論



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