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欠采样和过采样是解决非平衡数据分类问题的常用方法。针对目前解决数据非平衡分布主要采用单一的采样方法可能会导致过拟合或重要样本丢失的问题,提出了一种基于量子进化算法的混合采样方法MSQEA(Mixed-Sampling method based on Quantum Evolutionary Algorithm)。该方法对多数类和少数类样本分别进行编码,组成量子进化算法中的个体种群,然后通过迭代得到合适的候选采样子集。针对得到的候选采样子集,首先使用欠采样移除多数类样本,避免了后续的过采样方法合成过多冗余的