基于最大平衡度的自适应随机抽样算法

• 作者: 朱琪 李永丽 王越群 董立岩
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非平衡数据集 最大平衡度 随机抽样 随机森林 数据预处理
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 792-796
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.06.007

摘要

针对分类算法在非平衡数据集的情况下分类性能不理想的问题,总结了常见的数据平衡化方法,包括改造数据集与改进算法,提出一种全新的基于最大平衡度的自适应随机抽样算法,进一步优化了随机森林算法的分类效果.将其应用在随机森林算法的数据预处理阶段,并通过实验证明了该随机抽样方法的有效性,在合理的整体精度范围内能够较好地处理非平衡数据.产生的新数据比较拟合初始数据,能够提高分类器处理非平衡数据的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董立岩	吉林大学计算机科学与技术学院	55	566	12.0	22.0
2	李永丽	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	50	322	10.0	15.0
3	王越群	吉林大学计算机科学与技术学院	6	32	2.0	5.0
4	朱琪	吉林大学计算机科学与技术学院	3	1	1.0	1.0