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重庆市教育委员会科学技术研究项目([2013]4)

作品数：1 被引量：7H指数：1
相关作者：甘振韬郑燕更多>>
相关机构：重庆工业职业技术学院第三军医大学更多>>
发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇代价敏感学习
  • 1篇数据分类
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应学习
  • 1篇网络
  • 1篇不平衡数据
  • 1篇不平衡数据分...
  • 1篇超网
  • 1篇超网络

机构

  • 1篇第三军医大学
  • 1篇重庆工业职业...

作者

  • 1篇郑燕
  • 1篇甘振韬

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
用于不平衡数据分类的代价敏感超网络算法被引量：7
2014年
传统的超网络模型在处理不平衡数据分类问题时,具有很大的偏向性,正类的识别率远远高于负类。为此,提出了一种代价敏感超网络Boosting集成算法。首先,将代价敏感学习引入超网络模型,提出了代价敏感的超网络模型;同时,为了使算法能够自适应正类的错分代价,采用Boosting算法对代价敏感超网络进行集成。代价敏感超网络能很好地修正传统的超网络在处理不平衡数据分类问题时过分偏向正类的缺陷,提高对负类的分类准确性。实验结果表明,代价敏感超网络Boosting集成算法具有处理不平衡数据分类问题的优势。
郑燕王杨郝青峰甘振韬
关键词：不平衡数据分类超网络代价敏感学习自适应学习
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