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一种代价敏感的旋转森林分类算法

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分类器集成通过将弱学习器提升为强学习器,提高了分类器分类的准确性.但当它面对不平衡数据问题时,虽然比单个分类器效果要好,但依旧无法达到预期效果.基于此提出了一种代价敏感的旋转森林算法(CROF),利用旋转森林进行数据预处理,并将代价函数引入基分类器构造中,最终获得面向不平衡数据问题的新的集成分类器.经实验表明,CROF算法能够有效提高少数类的分类能力,可以较好处理不平衡问题.
A Cost-Sensitive Rotating Forest Classification Algorithm

周尔昊、高尚

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江苏科技大学 镇江 212001

集成 不平衡数据 代价敏感 代价函数 旋转森林

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.007

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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