摘要
为了解决机器学习中不平衡数据难以用于主流数据分类器的问题,面向多种类不平衡数据,提出一种基于超平面排序、分层抽样、多类样本重组的数据采样方法,以得到可用于机器学习的分类平衡数据集.首先,求得不同种类样本的最大公共抽样数,以此确定每类样本的抽样份数;再根据数据到分类超平面的距离,对每类样本的数据进行重新排序,按照等间距对每类样本进行分层采样,确保各个样本的采样总数为最大公共抽样数倍数,构成样本内部的基数样本.最后,排列组合构造平衡数据集合.经过数据分类算法的训练和测试,结果表明:采样方法不仅实现多种类样本之间的数据平衡,也保持了样本的原有数据分布特征,提高了机器学习下游算法的精度.
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