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現(xiàn)實生活中存在大量的非 平衡數(shù)據(jù),大多數(shù)傳統(tǒng)的分類算法假定類分布平衡或者樣本的錯分代價相同，因此在對這些非平衡數(shù)據(jù)進行分類時會出現(xiàn)少數(shù)類樣本錯分的問題。針對上述問題，在代價敏感的理論基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于代價敏感集成學(xué)習(xí)的非平衡數(shù)據(jù)分類算法一NIBoost ( New Imbalanced Boost)。首先，在每次選代過程中利用過采樣算法新增一定數(shù)目的少數(shù)類樣本來對數(shù)據(jù)集進行平衡，在該新數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練分類器;其次,使用該分類器對數(shù)據(jù)集進行分類,并得到各樣本的預(yù)測類標及該分類器的分類錯誤率;最后,根據(jù)分類錯誤率和預(yù)測的類標計算該分類器的權(quán)重系數(shù)及各樣本新的權(quán)重。實驗采用決策樹、樸素貝葉斯作為弱分類器算法,在UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,當以決策樹作為基分類器時，與RareBoost算法相比,F-value最高提高了5.91個百分點、C-mean最高提高了7.44個百分點、AUC最高提高了4. 38個百分點;故該新算法在處理非平衡數(shù)據(jù)分類問題.上具有一定的優(yōu)勢。
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