基于代价敏感的朴素贝叶斯不平衡数据分类研究

• 作者: 余雯 蒋盛益 谢照青
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 代价敏感 朴素贝叶斯 不平衡数据分类
• 年，卷（期）: 2011,（z1）
• 所属期刊栏目: 数据仓库和数据挖掘技术
• 页码范围: 387-390
• 分类号: TP309
• 字数: 3392字
• 语种: 中文

摘要

传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据分布的自适应代价函数,引进全局代价矩阵,对传统的朴素贝叶斯分类算法进行改进.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的基于代价敏感的朴素贝叶斯分类算法对于不平衡数据分类是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋盛益	广东外语外贸大学信息学院	92	1053	18.0	28.0
2	余雯	广东外语外贸大学国际工商管理学院	4	62	3.0	4.0
3	谢照青	广东外语外贸大学信息学院	1	35	1.0	1.0