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[期刊] 统计与决策
[作者]
宋捷 吕晓玲 吴喜之
Boosting算法是一类串行的集成算法,可用于分类和回归。不同的算法由不同的损失与不同的集成方式构成。文章提出了一种自适应地处理分类中的不平衡数据的Boosting算法Baboost。实验证明该算法能有效地减小各个类内部的预测误差。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈钟毓 尹居良
针对不平衡数据的分类问题，文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性，提出了一种新的逻辑回归算法。首先，定义逻辑回归模型新的损失函数；其次，基于牛顿迭代法，设计FL逻辑回归算法；最后，在比较实验中，运用随机森林进行特征选择，以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明，与传统逻辑回归算法相比，改进后的算法提高了少数类样本的分类精度，增强了模型的整体分类性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘洋
在应用机器学习构建数据模型的过程中,经常会面临类不平衡性的问题,在许多研究中,降低数据集的不平衡性多采用欠抽样法来进行处理,再应用C4.5、NB、LR、RF、KNN等机器学习算法进行数据建模。实验结果往往表明,欠抽样法得到的模型准确度并不尽如人意,原因是这种方法是在牺牲负样本的预测精度前提下来提高整体精度的,因此,文章试图在尽量不减少原数据集中有用信息丢失的前提下采用重复抽样法进行数据处理可以有效弥补欠抽样法所带来的信息损失,进而提高模型精度。
关键词：
不平衡数据集 机器学习 欠抽样 重复抽样
[期刊] 统计与决策
[作者]
王泳欣 张大斌 车大庆 吕建秋
文章针对传统SMOTE及BSMOTE过采样方法会导致多数类样本识别率下降的问题，提出基于局部密度的改进BSMOTE算法（LDBSMOTE）。首先，根据样本分布特点计算局部密度值并筛选根样本，最大限度地保证具有潜在价值的样本不会被丢失，然后通过SMOTE合成样本，最后利用集成学习算法进行分类。为了验证LDBSMOTE的有效性对15个公共数据集进行实验，结果表明，相比SMOTE和BSMOTE,LDBSMOTE算法在F1、G-mean及AUC上平均提升了2.25%，且平均得分均为最高，能在保证多数类样本识别率的基础上提升少数类样本的识别率，有效提升分类性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱梅红
在数据挖掘的分类问题中,经常出现数据集内类别不平衡现象。大部分分类方法对于不平衡数据集内的小类数据,分类精度并不理想。文章分析了多目标线性规划分类方法(简称MCLP)在不平衡数据集上的表现;然后从模型角度,提出了面向不平衡数据集的加权MCLP分类模型。从理论上分析了加权MCLP分类模型的有效性,并从实证角度,与其他方法进行了比较。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
闫伟 何桢 田文萌 何曙光
为了在高维不平衡质量特性数据集中提高关键质量特征识别效率,将EM(ExpectationMaximization)算法引入,通过逐步缩小比例较大数据集内的样本数量来抵消数据不平衡带来的负面影响。算例表明,该方法具有一定的合理性和可行性。
关键词：
复杂产品 聚类 高维 不平衡数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋捷
不平衡数据的分类问题一直都是分类中面临的问题。几乎所有的分类方法直接运用到不平衡数据上都会带来比较大的少数类数据的错判率。为了解决这一问题学者们提出了很多方法,文章就一些主要分类方法和评价标准作一个综述,为这一问题的解决提供一些参考。
关键词：
不平衡数据 分类 综述
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟东霞 李玉鑑
针对实际应用中不平衡数据集分类效果较差的问题,文章提出一种基于特征边界信息进行欠采样的数据处理方法。所提方法根据特征边界点的定义获得多数类样本中可构造特征边界的数据点,其分布在最优非线性分类决策面附近,通常包含重要的分类信息,在欠采样时应进行保留,其他多数类样本远离分类决策面,在分类中易于识别,可在聚类后选取部分样本和少数类样本构成平衡数据集。该方法保留了多数类样本的几何分布特征,降低了样本的信息流失率。对比实验利用支持向量机进行分类,实验结果表明该方法有利于提高不平衡数据中少数类的分类精度,验证了算法的有效性。
关键词：
平衡数据集 欠采样 特征边界 聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟东霞 魏晓光 柳凌燕
针对不平衡数据集中的少数类样本在实际应用中分类准确率较低的问题，提出一种利用多数类样本的自然最近邻进行欠采样的数据处理方法。自然最近邻算法根据每个样本的分布特征动态地为样本选择数量不同的自然最近邻样本，通过自然最近邻的个数反映样本分布的疏密程度。文章所提方法先计算多数类样本在整体数据集中的自然最近邻，根据自然最近邻情况移除多数类中的噪声样本和局部密度较小的样本，再计算剩余样本的相似度，保留密集区域中的代表性样本，去掉部分冗余样本，获得平衡数据集。该方法的计算无须预先指定参数，减少了欠采样过程中多数类分类信息的损失。对比实验利用支持向量机对不同欠采样方法平衡后的12个数据集进行分类，结果表明此方法在大多数数据集上具有较优的分类性能，提升了少数类样本的分类准确率。
关键词：
不平衡数据集 欠采样 自然最近邻
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘嘉宇 李贺 谷莹 时倩如 杨心苗
[目的/意义]先前研究在识别有用性在线评论时假设数据集类是平衡的，但真实数据往往不符合这一假定。为克服这一局限，文章从真实情景出发提出了在不平衡数据集上识别在线评论的有用性，以提升在线评论的效用。[方法/过程]提出不平衡数据集上在线评论有用性识别模型，该模型包括在线评论有用性特征集构建、融合SMOTE和Boosting的有用性识别算法以及识别效果评价等模块，并从真实数据集出发验证了模型的识别效果。[结果/结论]模型在解决类不平衡后准确识别在线评论有用性的综合性能超过89%，优于未解决类不平衡的分类识别算法，为在线评论有用性识别提供了有效的方法和工具。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
任婷婷 鲁统宇 崔俊
研究目标:构建动态不平衡财务预警模型以同时处理概念漂移和数据分布不平衡问题。研究方法:在改进AdaBoost算法的基础上,以代价敏感支持向量机为基分类器构建ADA-CSSVM-TW模型,并利用我国2010～2020年制造业公司数据进行分析。研究发现:ADA-CSSVM-TW模型可显著提高预测准确率,性能良好,模型稳健。研究创新:将代价敏感支持向量机作为改进AdaBoost算法的基分类器,建立动态不平衡预警模型。研究价值:对我国上市公司有效防范财务困境具有重要的理论价值和现实意义。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
黄万阳 王维国
本文基于HS分类商品,采用一个修正的国际贸易模型,实证研究发现:进出口收入效应强弱的巨大差异是中美贸易不平衡问题的根源,价格效应的特殊性是中美贸易不平衡问题的重要因素,2005年汇率制度改革对解决中美贸易不平衡问题没有发挥积极作用,贸易结构的变化可以影响中美贸易不平衡。政策含义是:人民币应该对美元小幅度升值,并且积极稳妥地推进人民币汇率形成机制改革,采取一揽子有针对性的政策措施,大力促进中国从美国进口。
关键词：
汇率 中美贸易不平衡 HS分类商品
[期刊] 国际贸易
[作者]
李非
海峡两岸通过香港的转口贸易自1979年复苏以来尽管几经波动起伏,但是成长速度仍十分显著。这种超常发展的现象主要是由台湾商品经港转口输往大陆这一快速运转的“引擎”驱动下产生的。台货输陆与大陆货输台的非同步扩张顺序导致了两岸经港转口贸易构成的倾斜,引发了两岸贸易关系的不平衡问题。一、不平衡性的表象由于台货经港输往大陆在种类或货值方面均远远大于大陆货经港输往台湾,二者变化波动的结果必然导致前者
[期刊] 教育与经济
[作者]
吴开俊
“两基”是我国经济发展、社会进步的基础。地区经济发展不平衡势必会对“两基”在各地区间的推进带来一定的影响。只有把握我国教育发展不平衡的特点 ,才能制定出既有利于全局发展 ,又有利于各地区相互协调、促进的政策 ,尽快缩小地区教育发展的差距。
关键词：
“两基” 地区经济 发展 差距 影响
[期刊] 国际经济合作
[作者]
田威
ＦＩＤＩＣ合同投标时的不平衡报价田威（中国土木工程公司）在国际承包工程的激烈竞争中，承包商必须注意研究投标策略，树立明确的时间和成本观念，使用有效的报价技巧，以保证在标价具有竞争力的条件下，最终获取尽可能大的经济效益。国际咨询工程师联合会编制的上木工...
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