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为提高不均衡样本中正类的检测率，提出了基于Reweighted思想与成本引导的MisC-S算法．算法赋予样本错分成本参数，迭代产生的多个分类器按加权错误率最小做最优选择，样本权重按分类结果做更新．实验选取六组数据，按R指标进行比较。MisC-S算法较其他算法，R值总体得到了一定幅度的提升，且在Credit-2和Credit-3数据集上提升明显．实验结果表明，MisC-S算法在提高不均衡样本的正类检测率上较有效．