不均衡数据集中基于Adaboost的过抽样算法

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集成学习Boosting算法综述

集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。

Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。

本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。

本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。

二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。

Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。

在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。

Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。

然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。

接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。

将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。

Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。

AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。

还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。

adaboostclassifier()介绍

adaboostclassifier()介绍摘要：1.AdaBoost 简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 应用实例4.AdaBoost 优缺点正文：1.AdaBoost 简介AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，主要用于解决分类和回归问题。

它通过组合多个基本分类器（弱学习器）来提高预测性能，可以有效地解决单个分类器准确率不高的问题。

AdaBoost 算法在机器学习领域被广泛应用，尤其是在图像识别、文本分类等任务中取得了很好的效果。

2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法的核心思想是加权训练样本和加权弱学习器。

在每一轮迭代过程中，算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得错误分类的样本在下一轮中拥有更高的权重。

同时，算法会根据弱学习器的权重来调整弱学习器的重要性，使得表现更好的弱学习器在下一轮中拥有更高的权重。

这个过程会一直进行，直到达到预设的迭代次数。

具体来说，AdaBoost 算法包括以下步骤：(1) 初始化：设置初始权重，通常为等权重。

(2) 迭代：a.根据样本权重，对训练样本进行加权抽样。

b.训练弱学习器，得到弱学习器的预测结果。

c.更新样本权重，将错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减小。

d.更新弱学习器权重，将表现更好的弱学习器权重增加，表现较差的弱学习器权重减小。

(3) 终止条件：达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。

(4) 集成：将多个弱学习器进行集成，得到最终的预测结果。

3.AdaBoost 应用实例AdaBoost 算法在许多领域都有广泛应用，例如：(1) 图像识别：在计算机视觉领域，AdaBoost 算法被广泛应用于图像识别任务，尤其是人脸识别、车牌识别等。

(2) 文本分类：在自然语言处理领域，AdaBoost 算法可以用于文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。

(3) 语音识别：在语音识别领域，AdaBoost 算法可以用于声学模型的训练，提高语音识别的准确率。

【国家自然科学基金】_不平衡数据分类_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

2011年科研热词推荐指数支持向量机 4 模式分类 2 支持向量数据描述 2 代价敏感学习 2 不平衡数据集 2 不平衡数据分类 2 不平衡数据 2 集成分类器 1 随机森林 1 降采样 1 采样 1 过抽样 1 蛋白质功能预测 1 背景知识 1 聚类 1 类别不平衡 1 类不平衡 1 社会保障 1 环形间隔 1 特征提取 1 消费金融 1 消费升级 1 机器学习 1 朴素贝叶斯 1 最小二乘支持向量机(lssvm) 1 数据漂移 1 故障诊断 1 恐怖行为方式预测 1 径向基函数神经网络 1 家庭资产配置 1 客户细分 1 客户流失 1 客户价值细分 1 地区差异 1 受试者特征曲线 1 加权 1 分类预测 1 分类 1 决策树 1 偏转森林 1 信用评估 1 信息熵 1 代价敏感 1 二阶损失函数 1 主成分分析 1 个人信用 1 不对称错分代价 1 subagging 1 marob 1 lpu 1 boosting 1 bagging 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词支持向量机不平衡数据集成学习分类不平衡数据集随机森林遗传算法模糊支持向量机数据挖掘支持向量数据描述不平衡分类马田系统预评估非平衡数据集非平衡数据分类降采样近似支持向量机过采样技术过抽样算法过抽样软件模块缺陷预测超球体计算机软件与理论计算机系统结构行波实测波形自动摘要聚类线性邻近点传播类重叠类不平衡稳定性稀有类分析留一交叉验证特征选择煤矿安全评价欠采样技术欠采样模糊隶属度模糊关联分类概率阈值模型概率分布样本复制样本分布不平衡机器学习数据驱动数据抽样故障筛选支持向量数据域描述支持向量抽样技术抗性基因情感分类

如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(二)

数据清洗与整理是数据分析的重要环节，它的准确性和完整性对于后续的分析结果有着至关重要的影响。

然而，在实际操作中，我们常常会遇到数据分布不均与数据不平衡的问题，如何应对这些问题成为了我们必须面对和解决的挑战。

首先，我们需要明确数据分布不均与数据不平衡的概念。

数据分布不均是指在数据集中各类别的样本数量不平衡，比如某个类别的样本数远远大于其他类别。

而数据不平衡则是指不同类别之间的数据分布不平衡，比如一个类别的样本集中在某个特定区域，而其他类别的样本则分散在整个数据空间。

面对数据分布不均与数据不平衡问题，我们可以采取以下策略来应对：1. 采集更多样本：如果某个类别的样本数量远远小于其他类别，我们可以考虑增加该类别的样本数量。

可以通过增加样本采集的次数、扩大样本采集的范围等方式来解决这个问题，以确保数据集中各类别的样本数量相对均衡。

2. 数据增强技术：在数据不平衡的情况下，我们可以通过数据增强技术来生成新的样本，增加少数类别样本的数量，从而达到数据平衡的效果。

常用的数据增强技术包括过采样和欠采样。

过采样通过复制、插值等方法增加少数类别的样本数量，欠采样则是通过删除、随机采样等方法减少多数类别的样本数量。

3. 特征工程：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，特征工程也起到了重要的作用。

通过选择、构造合适的特征，我们可以减轻一些数据不平衡问题。

例如，可以根据样本的重要性、难易度等方面进行特征权重的调整，将更多的权重分配给少数类别的样本，提高其在模型中的重要性。

4. 使用合适的评估指标：在数据不平衡的情况下，使用传统的准确率作为评估指标可能会导致片面的结果。

因为准确率无法正确反映少数类别的分类情况。

因此，我们需要选择合适的评估指标，如精确率、召回率、F1-score等，来综合评估模型的性能。

5. 选择适当的算法：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，选择合适的算法也非常重要。

一些算法对于数据分布不均与数据不平衡问题更加敏感，而一些算法则能更好地解决这类问题。

解决数据不平衡的方法

解决数据不平衡的方法
数据不平衡是指在一个数据集中，不同类别的样本数量有所差异。

这种问题在实际应用中非常常见，比如在金融欺诈检测、医疗诊断等领域中，类别不平衡的数据集会影响模型的性能。

那么，如何解决数据不平衡的问题呢？以下是一些有效的方法：
1. 过采样：过采样是指增加较少的类别的样本数量，使得不同
类别的样本数量相等或接近。

常见的过采样方法包括随机过采样、SMOTE等。

2. 欠采样：欠采样是指减少较多的类别的样本数量，使得不同
类别的样本数量相等或接近。

常见的欠采样方法包括随机欠采样、Tomek Links等。

3. 集成学习：集成学习是指将多个不同的分类器进行组合，以
提高分类器的性能。

在处理数据不平衡问题时，可以使用集成学习来组合多个分类器，从而提高对较少类别的分类性能。

4. 类别权重调整：对于许多机器学习算法，可以通过调整类别
权重来处理数据不平衡问题。

例如，在分类问题中，可以通过设置较少类别的权重较高，从而提高对较少类别的分类性能。

5. 生成新样本：生成新样本是指通过某些算法生成新的样本，
以提高较少类别的样本数量。

例如，在图像分类中，可以使用GAN等算法生成新的样本。

总之，解决数据不平衡的方法有很多种，需要根据具体情况选择合适的方法来处理。

同时，也需要注意在处理数据不平衡时可能会引
入新的问题，比如过采样可能会导致过拟合等问题。

金融风控模型中的不平衡数据处理方法综述

金融风控模型中的不平衡数据处理方法综述摘要：随着金融行业的不断发展，风险控制成为金融机构日常经营的一项重要任务。

然而，在金融行业中，数据往往呈现不平衡的状态，即不同类别的样本数量差异较大。

这种不平衡数据对金融风控模型的建立和应用造成了挑战。

为了解决这一问题，研究人员提出了多种不平衡数据处理方法。

本文将对这些方法进行综述，包括欠采样、过采样和集成方法。

1. 引言在金融风控领域，准确预测和识别风险是至关重要的。

然而，由于金融数据的特殊性，如违约、欺诈等事件较为稀少，导致金融数据呈现不平衡分布。

这使得机器学习模型倾向于对占据主导地位的类别进行预测，而对风险类别的预测则较为困难。

因此，如何处理不平衡数据成为金融风控模型研究的一个关键问题。

2. 不平衡数据处理方法2.1 欠采样方法欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡不平衡数据。

其中一种常见的欠采样方法是随机欠采样，即随机丢弃多数类样本，以减少多数类样本的数量。

然而，随机欠采样可能会丢失重要信息，导致分类器无法准确预测少数类样本。

为了解决这个问题，一些改进的欠采样方法被提出，如基于聚类的欠采样和基于降维的欠采样。

2.2 过采样方法过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡不平衡数据。

其中一种常见的过采样方法是随机过采样，即随机复制少数类样本，以增加少数类样本的数量。

然而，随机过采样容易导致过拟合问题。

为了解决这个问题，一些改进的过采样方法被提出，如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN （Adaptive Synthetic Sampling）。

2.3 集成方法集成方法是一种将多个基分类器组合成一个强分类器的方法。

在处理不平衡数据时，集成方法可以通过采用不同的数据处理方法来平衡不平衡数据。

常见的集成方法包括Bagging、Boosting和Stacking。

这些方法可以提高分类器对少数类样本的预测能力，从而提高金融风控模型的性能。

adaboost过拟合解决方法

adaboost过拟合解决方法Adaboost算法是一种常见的分类算法，该算法可以将多个弱分类器组成一个强分类器，实现非常高的分类准确率。

但是，在实际应用中，Adaboost算法也存在着过拟合现象，即在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现不佳。

针对Adaboost算法的过拟合问题，可以采取以下解决方法：1. 减小数据噪声对模型的影响训练数据中存在噪声会导致模型过拟合，因此可以通过数据清洗等方法减小噪声的影响。

例如，在训练数据中去除掉异常值等噪声数据，可以有效提高模型的泛化能力。

2. 使用正则化在Adaboost算法中，可以使用正则化技术来减小模型的复杂度，从而防止过拟合。

正则化技术的基本思想是为目标函数加上一个正则化项，该项的大小与模型的复杂度成正比。

在Adaboost算法中，可以使用L1或L2正则化技术，将正则化项加入到目标函数中。

3. 提前终止训练Adaboost算法的训练会一直进行下去，直到达到指定的迭代次数或错误率。

但是，当迭代次数过多时，模型容易出现过拟合现象。

因此，可以在训练过程中加入提前终止的机制，当模型的性能不再明显提升时，即可停止训练，避免模型过拟合。

4. 使用交叉验证交叉验证是一种常见的模型评估方法，可以在Adaboost算法中使用来减小模型过拟合的风险。

通过将训练数据分成若干份，每次留一份作为测试数据，其余份作为训练数据，可以多次训练模型并评估模型的性能，从而选择出最好的模型。

综上所述，采取适当的技术手段可以有效避免Adaboost算法的过拟合问题。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，同时也要注意数据的质量和量的充分性，才能获得较好的分类效果。

adaboostclassifier()介绍

adaboostclassifier()介绍摘要：1.介绍Adaboost 分类器2.Adaboost 的工作原理3.Adaboost 的优势和应用领域4.如何在Python 中使用Adaboost 分类器正文：Adaboost 分类器是一种非常强大的机器学习算法，它可以用来解决分类问题。

它的全称是"Adaptive Boosting"，是一种自适应增强技术。

Adaboost 的工作原理是通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。

这些弱分类器是通过训练数据集的子集得到的，而每个子集的样本都是通过随机抽样得到的。

在训练过程中，Adaboost 算法会根据每个弱分类器的性能来调整它们的权重，从而使分类器能够更好地拟合数据集。

Adaboost 的优势在于它可以处理数据集中存在的噪声和异常值，而且对于数据集中不同类别的样本，它可以自动调整分类器的权重，从而提高分类器的性能。

因此，Adaboost 分类器在文本分类、垃圾邮件分类、图像分类等领域都取得了很好的效果。

在Python 中，我们可以使用scikit-learn 库中的AdaboostClassifier 类来创建和使用Adaboost 分类器。

首先，需要导入所需的库，然后使用fit 方法来训练分类器，最后使用predict 方法来对新的数据进行分类。

例如，以下代码展示了如何使用scikit-learn 库中的AdaboostClassifier类来创建一个Adaboost 分类器，并对Iris 数据集进行分类：```pythonfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import AdaboostClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载Iris 数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 创建Adaboost 分类器adaboost = AdaboostClassifier()# 使用训练集训练分类器adaboost.fit(X_train, y_train)# 使用测试集进行预测y_pred = adaboost.predict(X_test)# 计算分类器的准确率accuracy = adaboost.score(X_test, y_test)print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy * 100))```总之，Adaboost 分类器是一种非常有用的机器学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器，可以有效地处理数据集中的噪声和异常值，提高分类器的性能。

AI大模型如何应对数据不平衡问题

AI大模型如何应对数据不平衡问题在机器学习领域，数据不平衡问题一直是一个挑战。

尤其对于AI 大模型而言，数据不平衡可能会导致模型性能下降，甚至无法准确地进行预测。

因此，如何有效地应对数据不平衡问题成为了AI研究的一个重要方向。

本文将介绍如何应对数据不平衡问题，特别是针对AI大模型的情况。

首先，针对数据不平衡问题，一种常见的解决方法是采用过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）的技术。

过采样是指增加少数类样本的数量，以便使类别之间平衡；欠采样则是减少多数类样本的数量，以便使类别之间平衡。

这两种方法在小样本数据集上往往表现较好，但在AI大模型中可能存在一定的问题，比如过采样可能会导致模型过拟合，欠采样可能会导致信息丢失。

其次，另一种应对数据不平衡问题的方法是设计合适的损失函数。

在训练AI大模型时，可以针对不同类别的样本引入不同的权重，使得模型更加关注少数类样本，从而提高模型对不平衡数据的适应能力。

此外，可以结合正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，进一步提高模型的泛化能力。

此外，针对AI大模型的特点，还可以采用集成学习的方法来应对数据不平衡问题。

集成学习通过结合多个基学习器的预测结果，可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力。

在面对数据不平衡问题时，可以采用集成学习方法，如Boosting、Bagging等，进一步提升模型性能。

最后，除了上述方法外，还可以考虑使用生成对抗网络（GANs）等生成模型来处理数据不平衡问题。

生成对抗网络通过生成新的样本，可以平衡不同类别的样本分布，从而提高模型性能。

在AI大模型中，结合生成对抗网络等生成模型，可以有效地解决数据不平衡问题，提高模型的准确性。

综上所述，针对AI大模型，可以采用过采样和欠采样、设计合适的损失函数、应用集成学习方法以及结合生成对抗网络等模型来应对数据不平衡问题。

这些方法可以帮助AI大模型更好地处理不平衡数据，提高模型性能，实现更准确的预测结果。

基于R的监督式AdaBoost异常值检测应用

基于R的监督式AdaBoost异常值检测应用苏加强;丁柳云【摘要】在不平衡数据的分类学习中,研究如何提高少数类的分类性能具有重大意义.首先使用Hold Out方法,采用分层抽样策略,随机采样不同种类的观测值；接着使用改进的AdaBoost.M1算法,忽略类不平衡的问题,来获取最高性能的异常值排序.实验结果表明,AdaBoost.M1方法对于高的查全率,其对应的查准率也是最高的.【期刊名称】《淮海工学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(022)001【总页数】4页(P22-25)【关键词】监督式;Hold Out方法;AdaBoost.M1;异常值检测【作者】苏加强;丁柳云【作者单位】宁德职业技术学院教务处,福建福安355000【正文语种】中文【中图分类】TP3911 背景R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立的，其属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，常用于统计计算和统计制图。

R以包的形式内建多种统计学及数字分析的功能，并透过安装套件Packages增强其功能。

2012年第13期《KDnuggets》关于数据挖掘软件调查了过去12个月里实际项目实施过程中使用了哪些数据挖掘软件，底层语言使用频率最高的是R语言，SQL，Java和Python。

本文实验使用R作为数据挖掘软件。

实例：某公司，售货员可根据营销策略和市场状况灵活地设定商品的交易价格，每月末，售货员向公司报告商品的交易状况，公司要检测售货员所提交的交易报表。

实验所用总共40 1146个报表，数据结构如表1所示。

每行信息包括售货员ID （ID）、商品ID（Prod）、商品数量（Quant）及总价（Val）。

这些数据已经通过公司的初步分析，并将分析的结果显示在最后一列（Insp）。

Insp可能有3种值，ok，交易被检查并认为有效；fraud，交易被发现是异常的；unkn，交易未检查。

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［ｙｗｏｄ］ＵｂｌｎｅａｔＯｖｒａｌｇＢｏｔｇａｇｒｍＫｅｒｓｎａｃｄｄｔｓ；ｅ－ｍｐｉ；ｏｓｎｌｏｔａａｅｓｎｉｉｈ
胨
Ａｃｒｃｃｕａｙ＝（ＰＴ）Ｔ＋ＮＦ＋Ｎ）Ｔ＋Ｎ／ＰＴ＋ＰＦ（
ＯｖｒｓｍｐｉｇＡｌｏｉｈｓｄ０ａｏｓｅ－ａｌｇｒｔｍＢａｅｎＡｄｂｏｔｎ
ｉｂｌｎｅｔｅｎＵｎａａｃｄＤａａＳｔ
ＨＡＮＨｕｉＷＡＮＧｅｙａＭＡｏｎｈａ，Ｗｎｕｎ，Ｂｉｇｕｎ
Ｇ — ｍｅ — ａｎ＝
不均衡数据集的分类问题是机器学习领域中新的研究热
（）１（）２
点，解决它对于完善机器学习体系、提出新的机器学习思想具有很高的理论和应用价值。不均衡数据集是指，数据集中某些类的样本比其他类多很多，样本多的类为多数类，样本
维普资讯
第３卷第１３Ｏ期
Ｖ．３ｏ１３
・
计
算
机
工
程
２０年５月０７
Ｍａ０７ｙ２０
Ｎｏ．０１
Байду номын сангаас
ＣｏｐｔｒｍｕｅｇｎｅｉｇＥｎｉｅｒｎ
人工智能及识别技术・
文章编号：０４８０７ｏ２７文献ｌ０２（０） —ｌ — ３２ｌ０标识码：Ａ
少的类为少数类…。
Ｆｖｌｅ＝！： —ａｕ ±
ＲｃｌＴ／ＰＦｅａｌＰ（＋Ｎ）＝ＴＰｅｊｉｎＴ／Ｔ＋Ｐｒｃｓｏ：Ｐ（ＰＦ）
！
（３）
（）４（）５
口Ｒｅａｌｒｃｓｏ・ｃｌ＋Ｐｅｉｉｎ
ＭＣ — ｏｓＭＯＢｏｔ，并且将其与决策树算法ｃ．４５、提升算法Ａａｏｓ和过抽样算法ＳＴｄｂｔＭＯＥ进行了实验比较与分析。结果表明，ＭＯＢｏｔＭＣ — ｏｓ
算法在少数类和数据集的总体分类性能方面都优于其它算法。
关健诃：不均衡数据集；过抽样；提升算法
（．ｐｒｎｆｕｏｔｎＴｉｇｕｉｅｓｙＢｉｎ００４１Ｄｅａｔｔｔｍａｉ，ｓｎｈａｖｒｉ，ｅｉｇ１０８；ｍｅｏＡｏＵｎｔｊ２ＤｅａｔｎｆｔｔｔｓＣｎｒｌｉｅｓｙｏＦｎｎｅａｄＥｏｏｃ，ｅｊｇ１０８）．ｐｒｍｅｔＳａｉｉ，ｅｔａＵｎｖｒｉｆｉａｃｎｃｎｍｉｓＢｉｎ００１ｏｓｃｔｉ
中圈分类号ｌＰ０．３１Ｔ６
不均衡数据集中基于Ａｄｂｏｔａｏｓ的过抽样算法
韩慧，王文渊，毛炳寰
（．１清华大学自动化系，北京１０８；２００４．中央财经大学统计系，北京１０８）００１摘要：为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能，该文融合了提升和过抽样的优点，提出了基于提升算法Ａａｏｓｄｂｏｔ的过抽样算法
许多实际的应用领域中都存在不均衡数据集，例如，欺骗信用卡检测、医疗诊断、信息检索、文本分类等。其中，少数类的识别率更为重要。例如，在欺骗信用卡检测中，合法信用卡用户（多数类）比欺骗信用卡用户（少数类）多得多，虽然合法信用卡被误分类为欺骗信用卡时，银行需要额外的人力与物力来验证；但是，如果欺骗信用卡被误分类为合法信用卡，所带来的经济损失比前一种情况大的多。传统的分类方法倾向于对多数类有较高的识别率，对于少数类的
［ｓｒｃ］Ｔｒｖｅｃａｓｃｔｎｐｒｏｍａｃｆｎｒｙｃａｓｔｉｐｐｒｏｉｅｅａｖｎａｅｆｏｓｉｇａｄｏｅ— ｍｐｉｇａｄＡｂｔａｔｏｉｏｅｔｌｓｉａｉｅｆｒｎｅｏｏｔｌｓ，ｈｓａｅｍｂｎｓｈｄａｔｇｓｏｔｎｖｒａｌ，ｍｐｈｉｆｏｍｉｉｃｔｂｎｓｎｎ
ｐｅｅｔｎｏｅ－ａｌｇａｇｏｔｍａｅｎＭＣＭＯ— ｏｔｏａｏｔｒｓｎｓａｖｒｓｍｐｉｌｒｈｎｉｂｓｄｏＢｏｓｆＡｄｂｏｓ．ＭＣＭＯ— ｏｔｉｏｐｒｄｗｉＢｏｓｓｃｍａｅｔＣ４．，ａｏｔａｄＳＭＯＴ，ａｄｔｅｈ５ＡｄｂｏｓｎＥｎｈｒｓｌｈｗａＣＭＯ— ｏｔｐｒｏｒｅｔｒｔａｔｅｓｆｒｔｅｃａｓｆａｉｎｐｒｏａｃｆｍｉｏｉｌｓｎｈｏｌａａｓｔｅｕｔｓｏｔｔｓｈＭＢｏｓｅｆｍｓｂｔｎｏｈｒｏｌｓｉｃｔｅｆｒｎｅｏｎｒｔｃａｓａｄｔｅｗｈｅｄｔｅ．ｅｈｈｉｏｍｙ
识别率却很低。因此，不均衡数据集的分类问题的研究需要寻求新的方法。
精确度（１）是分类方法中常用的评价准则，但是它式（）
不能合理地评价不均衡数据集的分类结果。这是因为，多数
类样本比少数类样本多得多，若把所有的样本都分类为多数类，精确度仍然很高，少数类的识别率却为０。几何均值Ｇ— ｅｎ（２）是不均衡数据集学习中常用的评价准则，它ｍａ式（）是少数类的精确度Ｔ／ＰＦ）多数类的精确度Ｐ（＋Ｎ与Ｔ