基于主观倾向值和EasyEnsemble算法的虚假评论识别方法

为了有效识别在线虚假评论,提出一种基于XGBoost-EasyEnsemble算法的虚假评论识别方法。首先,根据虚假评论的特点和提出的主观倾向值计算方法,建立多维特征模型;其次,针对评论数据中的类别不平衡问题,EasyEnsemble算法借助集成策略弥补欠采样的缺陷,充分利用样本信息;最后,选择“好而不同”的XGBoost模型作为基分类器训练最终分类器。基于Yelp网站上的评论数据,以AUC作为评价指标,与支持向量机、GBDT、神经网络等热门机器学习算法进行对比,验证了该方法的有效性。     

改进EasyEnsemble的软投票策略下的用户购买预测方法

随着互联网发展,网上购物已经成为人们越来越多的选择。为了更好实现帮助顾客推荐商品的目的,对原有数据进行特征提取,再用互信息的方法对数据进行特征选择;用改进的EasyEnsemble算法处理类别不平衡的问题,利用集成策略弥补欠采样的缺陷,使样本数据得到充分的利用并且降低了正负样本差造成的影响;最后选择使用软投票的方法将XGBoost和随机森林结合为一个终分类器做预测,并与单一的算法相比,从而得到更好的结果。基于阿里巴巴天池大赛所提供的数据,以查准率P、召回率R和F1值为评价指标,分别与当前热门的机器学习算法进行对比,验证了本文方法的有效性。     

基于EasyEnsemble的化工过程故障诊断性能改进

化工过程故障诊断中样本数据分布不均衡现象普遍存在.在使用不均衡样本作为训练集建立各类故障诊断分类器时,易出现分类器的识别率偏置于多数类样本的结果,由此产生虽正常状态易识别,但更受关注的故障状态却难以被诊断的现象.针对该问题,本文提出一种基于Easy Ensemble思想的主元分析–支持向量机(Easy Ensemble based principle component analysis–support vector machine,EEPS)故障诊断算法,通过欠采样方法抽取多数类样本子集组建多个新的均衡数据样本集,使用主元分析(principle component analysis,PCA)进行特征提取并使用支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行训练,得到多个基于SVM的故障诊断分类器,然后使用Adaboost算法集成最终的分类,从而提高故障诊断准确性.所提方法被用于TE(Tenessee Eastman)化工过程,实验结果表明,EEPS算法能够有效提高分类器在不均衡数据集上的诊断性能和预报能力.     

聚合支持向量机分类器的行人检测方法

针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机（Ensemble SVM）分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。