| 少数类的集成学习 |
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| 引用本文： | 潘志松,燕继坤. 少数类的集成学习[J]. 南京航空航天大学学报, 2009, 41(4) |
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| 作者姓名： | 潘志松 燕继坤 |
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| 作者单位： | 1. 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007
2. 西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室,成都,610041 |
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| 摘 要： | 传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类.本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界.分析表明:类别越不平衡,这3种方法越难以通过提高基分类器准确率来提高GMA.在此结论的基础上,以Bagging为基础提出了单边Bagging算法,该算法只对多数类抽样,而保留所有少数类,因而每轮的训练集是类别平衡的,并通过UCI数据集验证了其有效性.
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| 关 键 词： | 集成学习 不平衡类别 单边Bagging |
Ensemble Learning Method to Classify Minority Class |
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| Pan Zhisong,Yan Jikun. Ensemble Learning Method to Classify Minority Class[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2009, 41(4) |
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| Authors: | Pan Zhisong Yan Jikun |
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| Affiliation: | 1.Insititute of Command Automation;PLA University of Science and Technology;Nanjing;210007;China;2.The South-West Institute of Electronics & Telecommunication Technology;Chengdu;610041;China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble learning imbalanced class single side Bagging |
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