中北大学学报（自然科学版）
中北大學學報（自然科學版）
중북대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NORTH UNIVERSITY OF CHINA(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
2期
139-142
,共4页
非平衡数据集%特征选择%文本分类%类别分布%机器学习
非平衡數據集%特徵選擇%文本分類%類彆分佈%機器學習
비평형수거집%특정선택%문본분류%유별분포%궤기학습
随着网络上非平衡数据的大量涌现,使得对非平衡数据分类的研究成为一个新的研究热点.根据特征在类别中的分布特点,提出了基于类间、类内分布的方法.该方法不但充分考虑了稀有类别信息对特征选择的影响,使得构造的类别分布函数能够相当好地反映稀有特征的信息,而且能够选出对非平衡数据分类贡献大的特征.实验结果表明:此方法的MacroF1和MicroF1皆优于基于类别分布的特性选择(Category Distribution-Based Feature Selection,CDFS)和类别信息的方法.
隨著網絡上非平衡數據的大量湧現,使得對非平衡數據分類的研究成為一箇新的研究熱點.根據特徵在類彆中的分佈特點,提齣瞭基于類間、類內分佈的方法.該方法不但充分攷慮瞭稀有類彆信息對特徵選擇的影響,使得構造的類彆分佈函數能夠相噹好地反映稀有特徵的信息,而且能夠選齣對非平衡數據分類貢獻大的特徵.實驗結果錶明:此方法的MacroF1和MicroF1皆優于基于類彆分佈的特性選擇(Category Distribution-Based Feature Selection,CDFS)和類彆信息的方法.
수착망락상비평형수거적대량용현,사득대비평형수거분류적연구성위일개신적연구열점.근거특정재유별중적분포특점,제출료기우류간、류내분포적방법.해방법불단충분고필료희유유별신식대특정선택적영향,사득구조적유별분포함수능구상당호지반영희유특정적신식,이차능구선출대비평형수거분류공헌대적특정.실험결과표명:차방법적MacroF1화MicroF1개우우기우유별분포적특성선택(Category Distribution-Based Feature Selection,CDFS)화유별신식적방법.
