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Hold0ut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。
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