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基于代价敏感神经网络集成模型的类别不平衡问题研究
被引量：
2
1
作者
张俊杰
曹丽
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第11期1573-1579,共7页
在解决类别不平衡问题的过程中,传统分类模型往往偏向对大类别样本的学习,影响模型分类效果。基于此,文章从数据采样、模型选择2方面入手,给出代价敏感神经网络集成(cost-sensitive neural network ensemble,CSNN_Ensemble)模型。首先...
在解决类别不平衡问题的过程中,传统分类模型往往偏向对大类别样本的学习,影响模型分类效果。基于此,文章从数据采样、模型选择2方面入手,给出代价敏感神经网络集成(cost-sensitive neural network ensemble,CSNN_Ensemble)模型。首先通过随机下采样,得到多组训练数据集;其次对每组训练数据集训练BP神经网络,并结合代价矩阵构造多个代价敏感神经网络;最后以代价敏感神经网络为基学习器构造并行集成模型,并以投票的方式进行最终决策。实验结果表明,该模型在F 1值、AUC值和期望总体代价3种性能方面表现优越,并具有一定的鲁棒性。
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关键词
类别不平衡
随机下采样
代价敏感神经网络(
csnn
)
集成模型
Friedman检验
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题名
基于代价敏感神经网络集成模型的类别不平衡问题研究
被引量：
2
1
作者
张俊杰
曹丽
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第11期1573-1579,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41972304)。
文摘
在解决类别不平衡问题的过程中,传统分类模型往往偏向对大类别样本的学习,影响模型分类效果。基于此,文章从数据采样、模型选择2方面入手,给出代价敏感神经网络集成(cost-sensitive neural network ensemble,CSNN_Ensemble)模型。首先通过随机下采样,得到多组训练数据集;其次对每组训练数据集训练BP神经网络,并结合代价矩阵构造多个代价敏感神经网络;最后以代价敏感神经网络为基学习器构造并行集成模型,并以投票的方式进行最终决策。实验结果表明,该模型在F 1值、AUC值和期望总体代价3种性能方面表现优越,并具有一定的鲁棒性。
关键词
类别不平衡
随机下采样
代价敏感神经网络(
csnn
)
集成模型
Friedman检验
Keywords
class imbalance
random under-sampling
cost-sensitive
neural
network
(
csnn
)
ensemble model
Friedman test
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于代价敏感神经网络集成模型的类别不平衡问题研究
张俊杰
曹丽
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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