当前,处理类别非均衡数据采用的主要方法之一就是预处理,将数据均衡化之后采取传统的方法加以训练。预处理的方法主要有过取样和欠取样,然而过取样和欠取样都有自己的不足,提出拆分提升主动学习算法SBAL(Split-Boost Active Learning),...当前,处理类别非均衡数据采用的主要方法之一就是预处理,将数据均衡化之后采取传统的方法加以训练。预处理的方法主要有过取样和欠取样,然而过取样和欠取样都有自己的不足,提出拆分提升主动学习算法SBAL(Split-Boost Active Learning),该算法将大类样本集根据非均衡比例分成多个子集,子集与小类样本集合并,对其采用AdaBoost算法训练子分类器,然后集成一个总分类器,并基于QBC(Query-by-committee)主动学习算法主动选取有效样本进行训练,基本避免了由于增加样本或者减少样本所带来的不足。实验表明,提出的算法对于非均衡数据具有更高的分类精度。展开更多
文摘当前,处理类别非均衡数据采用的主要方法之一就是预处理,将数据均衡化之后采取传统的方法加以训练。预处理的方法主要有过取样和欠取样,然而过取样和欠取样都有自己的不足,提出拆分提升主动学习算法SBAL(Split-Boost Active Learning),该算法将大类样本集根据非均衡比例分成多个子集,子集与小类样本集合并,对其采用AdaBoost算法训练子分类器,然后集成一个总分类器,并基于QBC(Query-by-committee)主动学习算法主动选取有效样本进行训练,基本避免了由于增加样本或者减少样本所带来的不足。实验表明,提出的算法对于非均衡数据具有更高的分类精度。
