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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>測(cè)試測(cè)量>基于構(gòu)造性覆蓋算法的過(guò)采樣技術(shù)CMOTE

      基于構(gòu)造性覆蓋算法的過(guò)采樣技術(shù)CMOTE

      2021-04-12 | pdf | 0.85 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　如何提高對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本的識(shí)別能力是不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)（ SMOTE）是解決此類(lèi)問(wèn)題的代表性方法之一。近年來(lái)，不少研究者對(duì) SMOTE做出了一些改進(jìn)，較好地提高了該方法的性能。然而，如何有效地選取典型少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣仍然是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。此外，被孤立的少數(shù)樣本在提髙模型性能方面的潛在能力也沒(méi)有得到足夠的重視。針對(duì)上述問(wèn)題，提岀了基于構(gòu)造性覆蓋算法（CCA）的過(guò)采樣技術(shù) CMOTE。 CMOTE提供了兩種不同策略下選擇關(guān)鍵樣本的方法：基于覆蓋內(nèi)樣本個(gè)數(shù)的方法與基于覆蓋密度的方法。在12個(gè)典型的不平衡數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證 CMOTE算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， CMOTE算法在總體上優(yōu)于對(duì)比方法，并且通過(guò)強(qiáng)化關(guān)鍵樣本對(duì)模型性能的影響増強(qiáng)了模型的泛化能力。

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