本文主要探讨了如何优化处理数据挖掘中的非平衡采样样本问题，即当数据集中某些类别的样本数量远大于其他类别的样本数量时，现有的分类算法可能无法达到理想的效果。文章提出了构建混合模型的方法，并对比了优化结果。本文研究了非平衡采样样本分类问题的背景、研究现状和改进策略，重点分析了Adaboost算法和RandomForests算法以及Adaboost算法与SVM算法混合模型的构建及比较。
非平衡采样样本分类问题是指在数据挖掘过程中，样本集中某一类别的样本数量占主导地位，而其他类别的样本数量较少，这种现象在实际应用中十分常见，如医疗诊断和石油泄漏检测等领域。分类问题处理过程中，现有的分类算法通常假定数据集是平衡的，但实际数据往往是不均衡的。这会导致分类算法在学习过程中偏向于多数样本，而忽略少数样本的重要性，从而影响模型的泛化能力。
为了解决这一问题，研究者从以下几个方面进行了大量研究：改变数据分布，比如随机向上采样和随机向下采样，以及采用SMOTE技术合成少数类样本；从算法层面改进，如引入代价敏感因子；以及设计新的评价准则，比如利用混淆矩阵和F值进行评估。本文的研究重点在于采用混合模型处理非平衡采样数据，并通过ROC曲线作为评价指标来确定最优的算法。
Adaboost算法是一种提升算法，通过在每一轮迭代中给予被分类器错误分类的样本更大的权重，并给予正确分类的样本较小的权重，以此来提高分类器对那些难以区分的样本的分类能力。Adaboost算法通过不断迭代，结合多个弱分类器的预测结果来构建一个强分类器，从而提高整体分类性能。
在本文中，作者将Adaboost算法与RandomForests算法相结合，构建了Adaboost+RandomForests混合模型，并与Adaboost+SVM混合模型进行比较。具体实现步骤包括初始化样本权重、进行多次迭代训练弱分类器，并在每轮迭代中根据分类器的性能调整样本权重。
RandomForests是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并将它们的预测结果进行汇总来提高分类性能。在Adaboost+RandomForests混合模型中，Adaboost算法用于提升单棵决策树的分类能力，而RandomForests则利用集成学习的优势，通过多棵决策树的聚合效应进一步提升整体模型的性能。
通过研究不同算法的组合和优化，本文得出结论，通过合理构建混合模型并采用合适的评价指标，可以有效地提高处理非平衡采样数据的分类性能。这为实际应用中遇到的非平衡数据问题提供了解决方案，并对数据挖掘领域中分类算法的优化具有重要的参考价值。
