【摘 要】
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SMOTE算法被广泛应用在不均衡数据研究中,但原始数据集中的噪声数据可能会使数据边界模糊造成数据分布改变.本文基于采样平衡与特征选择提出了BSL-FSRF算法.首先提出BSL采样,
【机 构】
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兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州,730070
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SMOTE算法被广泛应用在不均衡数据研究中,但原始数据集中的噪声数据可能会使数据边界模糊造成数据分布改变.本文基于采样平衡与特征选择提出了BSL-FSRF算法.首先提出BSL采样,将少数类样本分为安全样本、噪声样本、边界样本,只对边界样本进行SMOTE插值,再利用Tomek link进行数据清洗,使数据集基本达到均衡的同时减少噪声样本的数量;其次引入“假设间隔”思想对各个特征维度进行度量,设定合适的阈值,将与类别相关性不高的特征移除,对数据降维;最后以随机森林作为分类器,用改进的网格搜索(Gridsearch)算法进行参数寻优.在公共数据集上对BSL-FSRF算法进行实验验证,结果表明该算法在少数类样本的分类准确率和分类器的整体性能上有明显改善,并且节省了运行时间.
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