基于不平衡数据的特征选择算法研究

不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响,导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进,并考虑特征的协同作用,提出一种新的特征选择算法FSBS。运用AUC对特征进行评估,以相互增益衡量协同作用大小,选出有效特征,进而对不平衡数据进行分类。实验结果表明,该算法能有效地选择特征,尤其在特征数量较少的情况下可保持较高的分类准确率。