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umce:欠采样的多数类集合,用于高度不平衡的二进制分类
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欠采样的多数类集合,用于高度不平衡的二进制分类 接下来的工作试图利用集成方法来解决高度不平衡的数据分类问题。 论文提出了UMCE的命题-多重分类器系统,该系统基于多数类的k倍除法,创建了一个分类器池,将一个不平衡的问题分解为许多平衡的问题,同时确保了训练过程中所有可用样本的存在。 在基准数据集和两个不同的基础分类器上进行的计算机实验的基础上,对算法进行了评估,该算法包含五个拟议的定影器和一种基于分类器响应对测试集的统计依赖性的修剪方法。 UMCE结构图
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umce:欠采样的多数类集合,用于高度不平衡的二进制分类 (699个子文件)
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