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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子資料>面向二分類不平衡數據的XGBoost改進方法

      面向二分類不平衡數據的XGBoost改進方法

      2021-05-28 | pdf | 1.32 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)分類器在處理不平衡數據時，往往會傾向于保證多數類的準確率而犧牲少數類的準確率，導致少數類的誤分率較高。針對這一問題，提出一種面向二分類不平衡數據的 XGBOOST（ extreme Gradient boosting）改進方法。其主要思想是分別從數據、特征以及算法3個層面針對不平衡數據的特點進行改進。首先在數據層面，通過條件生成式對抗網絡（ Conditional generative Adversarial nets，CGAN）學習少數類樣本的分布信息，訓練生成器生成少數類補充樣本，調節(jié)數據的不平衡性;其次在特征層面，先利用Ⅹ Gboost進行特征組合生成新的特征，再通過最大相關最小冗余（ minimal Redundancy- Maximal relevance，mRMR）算法篩選出更適合不平衡數據分類的特征子集;最后在算法層面，引入針對不平衡數據分類問題的焦點損失函數（Focal loss）來改進 Xgboost，改進后的 Boost通過新的數據集訓練得到最終模型。在實驗階段，選擇 Gmean和AUC作為評價指標，6組KEEL數據集上的實驗結果驗證了所提改進方法的可行性;同時將該方法與現有的4種不平衡分類模型進行比較，實驗結果表明所提改進方法具有較好的分類效果。

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