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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>測試測量>基于構造性覆蓋算法的過采樣技術CMOTE

      基于構造性覆蓋算法的過采樣技術CMOTE

      2021-04-12 | pdf | 0.85 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　如何提高對少數(shù)類樣本的識別能力是不平衡數(shù)據(jù)分類中的一個研究熱點。合成少數(shù)類過采樣技術（ SMOTE）是解決此類問題的代表性方法之一。近年來，不少研究者對 SMOTE做出了一些改進，較好地提高了該方法的性能。然而，如何有效地選取典型少數(shù)類樣本進行過采樣仍然是一個值得研究的問題。此外，被孤立的少數(shù)樣本在提髙模型性能方面的潛在能力也沒有得到足夠的重視。針對上述問題，提岀了基于構造性覆蓋算法（CCA）的過采樣技術 CMOTE。 CMOTE提供了兩種不同策略下選擇關鍵樣本的方法：基于覆蓋內(nèi)樣本個數(shù)的方法與基于覆蓋密度的方法。在12個典型的不平衡數(shù)據(jù)集上驗證 CMOTE算法的性能。實驗結(jié)果表明， CMOTE算法在總體上優(yōu)于對比方法，并且通過強化關鍵樣本對模型性能的影響増強了模型的泛化能力。

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