基于SWOTE-BLR算法在不平衡数据集分类的应用

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【摘要】

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在现实生活中,数据集分类常遇到数据不平衡问题,就是某一类的样本数比其他类的样本数明显少.在二分类数据中,样本数多的数据集称为正类,样本数少的数据集称为负类.为了提高算

【作者】

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刘林平刘刚陈思语肖何

【机构】

：

410081,湖南师范大学数学与计算机学院湖南长沙

【出处】

：

数字化用户

【发表日期】

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2017年34期

【关键词】

：

不平衡数据 SWOTE 负类二项逻辑斯蒂回归

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在现实生活中,数据集分类常遇到数据不平衡问题,就是某一类的样本数比其他类的样本数明显少.在二分类数据中,样本数多的数据集称为正类,样本数少的数据集称为负类.为了提高算法在不平衡数据集下的分类性能,提出使用SWOTE算法,得到新的数据集.通过对比新数据集和原不平衡数据集在BLR(二项逻辑斯蒂回归)算法中的分类效果,结果表明本文SWOTE-BLR算法的分类效果得到明显提升.

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