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不平衡数据分类问题解决办法

《电子技术与软件工程》2018年 第15期 | 季晨雨   北京卫星信息工程研究所 北京市100000
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摘 要:不平衡数据分类是指数据集中某一类的样本数量远小于其他类的样本数量。由于传统分类算法在设计时,通常假定用于训练的数据集各类样本数大致相等,所以利用传统的分类方法对数据集进行分类时,会出现少数类的分类准确率较低的问题。因此,如何解决不平衡数据分类问题是数据挖掘研究领域的一个热点和难点。本文对不平衡数据分类问题进行了研究,从数据层面、算法层面、评价指标三个层面分别对目前存在的各种解决不平衡数据分类问题的方法进行介绍及比较,最后指出了不平衡数据分类在未来研究中的值得关注的一些研究方向。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
【关键词】 分类 不平衡数据 采样 集成学习
【出 处】 《电子技术与软件工程》2018年 第15期 152-153页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库