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一种基于欠采样的不平衡数据分类算法
Imbalanced Data Classification Algorithm Based on Undersampling作者机构：长春市公安局交通警察支队长春130011 长春理工大学数学系长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2011年第37卷第13期
页 面：147-149页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家科技支撑计划基金资助项目(2006BAK01A33) 公安部重点科研基金资助项目(B类)(20032252001) 吉林省科技发展计划基金资助项目(20070321 20090704)
摘 要：针对不平衡数据学习问题,提出一种基于欠采样的分类算法。对多数类样例进行欠采样,保留位于分类边界附近的多数类样例。以AUC为优化目标,选择最恰当的邻域半径使数据达到平衡,利用欠采样后的样例训练贝叶斯分类器,并采用AUC评价分类器性能。仿真数据及UCI数据集上的实验结果表明,该算法有效。
