【摘 要】
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随机森林在分类不平衡数据时 , 容易偏向多数类而忽略少数类.可以将代价敏感用于分类器的训练; 但在传统代价 敏感随机森林算法中, 代价函数没有考虑样本集实际分布与特征权
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,国网吉林供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（51437003）和吉林省科技计划（20160623004TC）资助
论文部分内容阅读
随机森林在分类不平衡数据时 , 容易偏向多数类而忽略少数类.可以将代价敏感用于分类器的训练; 但在传统代价 敏感随机森林算法中, 代价函数没有考虑样本集实际分布与特征权重, 且在随机森林投票阶段, 没有考虑基分类器的性能差 异.提出一种改进的代价敏感随机森林算法IC SR F, 该算法首先根据不平衡数据集的实际分布构造代价函数; 并将权重距离 引入代价函数, 然后根据基分类器的性能采取权重投票, 提高分类准确率.实验结果表明, IC S R F算法能有效提高少数类的分类性能,可以较好地处理不平衡数据.
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