不平衡数据集的分类方法研究

• 作者: 姚正安 李成安 樊泓坤 王和勇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 机器学习 不平衡数据 数据分类
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1301-1303,1308
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.05.006

摘要

传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致少数类的分类精度较低.针对不平衡数据的分类,首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价;然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方法;最后介绍了基于数据采样和分类方法结合的综合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚正安	中山大学数学与计算科学学院	35	356	9.0	18.0
2	李成安	华南理工大学电子商务学院	6	57	3.0	6.0
3	王和勇	华南理工大学电子商务学院	23	137	4.0	11.0
4	樊泓坤	中山大学数学与计算科学学院	2	84	2.0	2.0