在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果。合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性。针对数据中的类不平衡问题,提出基于数据...在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果。合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性。针对数据中的类不平衡问题,提出基于数据分布和聚类加权的改进SMOTE随机森林分类算法(Random Forest Using SMOTE Based on Data Distribution and Cluster Weighting,DCSMOTE-RF)。该算法通过获取样本分布信息,将少数类样本划分到不同簇群,根据簇群信息量为每个区域分配不同合成份额;少数类样本结合自身权重,生成相应规模的目标样本;通过基于随机森林学习评价训练数据。10组非平衡数据集仿真试验结果表明,DCSMOTE-RF算法对非平衡数据具有较好的预测效果。展开更多
文摘在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果。合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性。针对数据中的类不平衡问题,提出基于数据分布和聚类加权的改进SMOTE随机森林分类算法(Random Forest Using SMOTE Based on Data Distribution and Cluster Weighting,DCSMOTE-RF)。该算法通过获取样本分布信息,将少数类样本划分到不同簇群,根据簇群信息量为每个区域分配不同合成份额;少数类样本结合自身权重,生成相应规模的目标样本;通过基于随机森林学习评价训练数据。10组非平衡数据集仿真试验结果表明,DCSMOTE-RF算法对非平衡数据具有较好的预测效果。
