【摘 要】
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代价敏感决策树是数据挖掘中的一个热点问题,它的目标是使得样例的误分类代价和属性检测代价的总和最小化.传统决策树分类算法假定类分布平衡或误分类代价均衡,在处理不平衡数据时,效果不够理想.本文提出一种基于评分策略的代价敏感决策树,它可以产生较少的总代价并且针对少数类具有更好的识别能力;传统的决策树采用"严格"的分类方法,无法有效地处理样例属性中的离群值,进而造成类别的误判,导致产生较高的分类总代价.提
【机 构】
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厦门大学计算机科学系 厦门 361005 厦门大学软件学院 厦门 361005
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代价敏感决策树是数据挖掘中的一个热点问题,它的目标是使得样例的误分类代价和属性检测代价的总和最小化.传统决策树分类算法假定类分布平衡或误分类代价均衡,在处理不平衡数据时,效果不够理想.本文提出一种基于评分策略的代价敏感决策树,它可以产生较少的总代价并且针对少数类具有更好的识别能力;传统的决策树采用"严格"的分类方法,无法有效地处理样例属性中的离群值,进而造成类别的误判,导致产生较高的分类总代价.提出一种基于置信区间的分类方法,通过多条决策路径来综合判断样例的类别,从而提高样例的分类准确度,减少误分类代价.进行了大量的实验测试,实验结果表明该方法相比于EG2,PM,MinCost这3个典型的代价敏感决策树算法在多数情况下能够获得更好的性能.
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