计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 139-141.
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摘要: 传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的,而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集,利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能,因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要,本文对相关的研究做了综述。
关键词: 不均衡数据集 过取样 欠取样 代价敏感学习
Abstract: The majority of machine learning algorithms previously designed usually assume that their training sets are well-balanced,but data in real-world is usually imbalanced. The tradition machine learning algorithms on balanced data sets have bad performance wh
Key words: Imbalance data set, Over-sampling,Under-sampling Cost-sensitive learning
. 用于不均衡数据集的挖掘方法[J]. 计算机科学, 2007, 34(9): 139-141. https://doi.org/
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