資料介紹
如何提高對少數(shù)類樣本的識別能力是不平衡數(shù)據(jù)分類中的一個研究熱點。合成少數(shù)類過采樣技術(shù)( SMOTE)是解決此類問題的代表性方法之一。近年來,不少研究者對 SMOTE做出了一些改進,較好地提高了該方法的性能。然而,如何有效地選取典型少數(shù)類樣本進行過采樣仍然是一個值得研究的問題。此外,被孤立的少數(shù)樣本在提髙模型性能方面的潛在能力也沒有得到足夠的重視。針對上述問題,提岀了基于構(gòu)造性覆蓋算法(CCA)的過采樣技術(shù) CMOTE。 CMOTE提供了兩種不同策略下選擇關(guān)鍵樣本的方法:基于覆蓋內(nèi)樣本個數(shù)的方法與基于覆蓋密度的方法。在12個典型的不平衡數(shù)據(jù)集上驗證 CMOTE算法的性能。實驗結(jié)果表明, CMOTE算法在總體上優(yōu)于對比方法,并且通過強化關(guān)鍵樣本對模型性能的影響増強了模型的泛化能力。
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