基于最大平衡度的自适应随机抽样算法

作     者：董立岩 王越群 李永丽 朱琪 DONG Li-yan;WANG Yue-qun;LI Yong-H;ZHU Qi

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 东北师范大学计算机科学与信息技术学院吉林长春130117 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2018年第39卷第6期

页      面：792-796页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272209) 

主　　题：非平衡数据集 最大平衡度 随机抽样 随机森林 数据预处理 

摘      要：针对分类算法在非平衡数据集的情况下分类性能不理想的问题,总结了常见的数据平衡化方法,包括改造数据集与改进算法,提出一种全新的基于最大平衡度的自适应随机抽样算法,进一步优化了随机森林算法的分类效果.将其应用在随机森林算法的数据预处理阶段,并通过实验证明了该随机抽样方法的有效性,在合理的整体精度范围内能够较好地处理非平衡数据.产生的新数据比较拟合初始数据,能够提高分类器处理非平衡数据的能力.