一种面向不平衡分类的改进多决策树算法

• 作者: 刘培玉 周鹏 尉永清 段化娟
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据 多决策树 Tomeklink欠采样 集成欠采样 属性选择
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: CCIR2019
• 页码范围: 72-80
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2020.02.008

摘要

在处理不平衡数据集时,为了降低类重叠对分类效果的影响,避免过采样造成的过拟合现象,以及欠采样造成的信息丢失问题,本文提出一种基于欠采样与属性选择的多决策树方法UAMDT(multi-decision tree based on under-sampling and attribute selection).其首先利用Tomek link欠采样与集成欠采样两种技术相结合对数据进行处理,并获得多个平衡子集;然后在每个平衡子集上构建单决策树,采用结合信息增益和基尼指数的混合属性度量作为属性选择标准,选择最优属性作为每棵单决策树的根节点的分裂属性;最后将单决策树进行集成构建多决策树.通过对10个不平衡数据集的多个评估指标进行实验,验证了本文算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
5	尉永清		14	116	7.0	10.0
9	段化娟	山东师范大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0