针对不平衡数据集的Bagging改进算法

• 作者: 张化祥 李明方
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡类 少类样本合成过采样技术(SMOTE) Bagging算法 权重 受试者工作特征曲线(ROC)
• 年，卷（期）: 2010,（30）
• 页码范围: 40-42
• 分类号: TP391
• 字数: 2879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.30.012

摘要

传统的Bagging分类方法对不平衡数据集进行分类时,虽然能够达到很高的分类精度,但是对其中少数类的分类准确率不高.为提高其对少数类数据的分类精度,利用SMOTE算法对样例集中的少数类样例进行加工,在Bagging算法中根据类值对各个样例的权重进行调整.混淆矩阵和ROC曲线表明改进算法达到了既能保证整体的分类准确率,又能提高少数类分类精度的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
2	李明方	山东师范大学信息科学与工程学院	3	30	3.0	3.0