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南京航空航天大学学报 2023年第2期55卷 339-346页

作者：鲁淑霞张振莲翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚adaboost算法。在惩罚adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向... 详细信息

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚adaboost算法。在惩罚adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。

关键词：非平衡数据惩罚adaboost 自适应代价敏感函数平均间隔随机梯度下降

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