| 不平衡数据的集成分类算法综述 |
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| 引用本文： | 李 勇,刘战东,张海军.不平衡数据的集成分类算法综述[J].计算机应用研究,2014,31(5):1287-1291. |
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| 作者姓名： | 李 勇 刘战东 张海军 |
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| 作者单位： | 1．新疆师范大学 网络信息安全与舆情分析重点实验室，乌鲁木齐 830054；2．南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，南京 210016 |
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| 基金项目： | 新疆自治区高校科研计划资助项目(XJEDU2012S28);国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJC870014);新疆师范大学重点实验室基金资助项目(WLYQ2012108);国家自然科学基金资助项目(61163045) |
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| 摘 要： | 集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术，通过不同的样本集训练有差异的基分类器，得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中，可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势，针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状，比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题，提出和分析了有待进一步研究的问题。
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| 关 键 词： | 不平衡数据 集成学习 分类 代价敏感 数据采样 |
Review on ensemble algorithms for imbalanced data classification |
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| LI Yong;LIU Zhan-dong;ZHANG Hai-jun.Review on ensemble algorithms for imbalanced data classification[J].Application Research of Computers,2014,31(5):1287-1291. |
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| Authors: | LI Yong;LIU Zhan-dong;ZHANG Hai-jun |
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| Affiliation: | 1. Key Laboratory of Network Information Security & Public Opinion Analysis, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China; 2. College of Computer Science & Technology, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | imbalanced data ensemble learning classification cost-sensitive data sampling |
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