Bagging组合的不平衡数据分类方法

• 作者: 王蔚 秦姣龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Bagging组合 不平衡数据分类 支持向量机 神经网络 Random Forests算法
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-179,182
• 分类号: TP391
• 字数: 3729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.14.059

摘要

提出一种基于Bagging组合的不平衡数据分类方法CombineBagging,采用少数类过抽样算法SMOTE进行数据预处理,在此基础上利用C-SVM、径向基函数神经网络、Random Forests 3种不同的基分类器学习算法,分别对采样后的数据样本进行Bagging集成学习,通过投票规则集成学习结果.实验结果表明,该方法能够提高少数类的分类准确率,有效处理不平衡数据分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蔚	南京师范大学教育科学学院机器学习与认知实验室	51	369	10.0	18.0
2	秦姣龙	南京师范大学教育科学学院机器学习与认知实验室	1	21	1.0	1.0