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现实世界中的数据挖掘经常涉及从类别分布不平衡的数据集学习,少数类的数量相比于其他类较少.从包含少数类的数据集中学习,通常会产生偏向于多数类的预测分类器,但对少数类的预测精度较差.针对少数类学习提出一种新的集成算法Cost-SMOTEBoost,该算法是SMOTE算法和AdaCost算法的结合.通过实验表明,Cost-SMOTEBoost算法在不降低精确率的情况下提高了召回率,从而提高了在分布不平衡数据集上的表现.