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主题

  • 1 篇 标签划分
  • 1 篇 数据剪枝
  • 1 篇 多标签分类
  • 1 篇 安全欠采样
  • 1 篇 不均衡数据
  • 1 篇 集成学习

机构

  • 1 篇 矿山数字化教育部...
  • 1 篇 中国矿业大学

作者

  • 1 篇 孙中彬
  • 1 篇 马苏洋
  • 1 篇 刁宇轩

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=安全欠采样"
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基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法
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电子学报 2024年
作者： 孙中彬 刁宇轩 马苏洋 中国矿业大学计算机科学与技术学院 矿山数字化教育部工程研究中心
多标签分类任务广泛存在于现实生活中，然而其经常存在不均衡数据问题，严重影响了分类性能.目前解决该问题的主流技术为重采样方法，主要分为过采样和欠采样，过采样通过生成与少数类标签相关的样本，欠采样则是通过删除与多数类标签... 详细信息
来源： 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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