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李跃波

作品数：2 被引量：5H指数：1
供职机构：云南大学信息学院计算机科学系更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇不平衡
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据集
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇稀有类
  • 1篇决策树
  • 1篇工神经网络
  • 1篇ROC
  • 1篇不平衡数据
  • 1篇不平衡数据集
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇云南大学

作者

  • 2篇李跃波
  • 2篇王丽珍
  • 1篇冯力力
  • 1篇苏宇

传媒

  • 1篇广西师范大学...
  • 1篇云南大学学报...

年份

  • 2篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
AUCBoost算法处理不平衡分类问题被引量：1
2007年
在现实生活中很多应用都包含了对不平衡数据集的分类.由于不平衡数据集中多数类与稀有类的数量相差较大,所以大多数分类算法都不能够很好地对稀有类样本进行分类,而通常稀有类才是我们首要关心的,这就给不平衡数据的分类提出了挑战,为了更好地处理不平衡数据集的分类问题,本文提出了一种以基分类器的ROC曲线下面积(AUC面积)为分类权重的AUCBoost分类算法.
李跃波王丽珍
关键词：不平衡数据集稀有类
对不平衡类分类的一种组合方法被引量：4
2007年
具有不平衡类分布的数据集在许多实际应用中是很常见的,但由于类分布不平衡,给那些已有的分类算法带来了很多问题。一种为处理不平衡类问题而开发的基于决策树和人工神经网络的有效组合方法被讨论。它基于数据抽样的方法构建组合分类器,并利用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)作为评价挖掘性能的分析工具,最后在PAKDD2007竞赛活动提供的实际数据上进行了有效性验证。
冯力力李跃波苏宇王丽珍
关键词：决策树人工神经网络ROC
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共1页<1>
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