淮海工学院学报（自然科学版）
淮海工學院學報（自然科學版）
회해공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUAIHAI INSTITUTE OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCES EDITION)
2013年
1期
22-25
,共4页
监督式%Hold Out方法%AdaBoost.M1%异常值检测
鑑督式%Hold Out方法%AdaBoost.M1%異常值檢測
감독식%Hold Out방법%AdaBoost.M1%이상치검측
在不平衡数据的分类学习中,研究如何提高少数类的分类性能具有重大意义.首先使用Hold Out方法,采用分层抽样策略,随机采样不同种类的观测值；接着使用改进的AdaBoost.M1算法,忽略类不平衡的问题,来获取最高性能的异常值排序.实验结果表明,AdaBoost.M1方法对于高的查全率,其对应的查准率也是最高的.
在不平衡數據的分類學習中,研究如何提高少數類的分類性能具有重大意義.首先使用Hold Out方法,採用分層抽樣策略,隨機採樣不同種類的觀測值；接著使用改進的AdaBoost.M1算法,忽略類不平衡的問題,來穫取最高性能的異常值排序.實驗結果錶明,AdaBoost.M1方法對于高的查全率,其對應的查準率也是最高的.
재불평형수거적분류학습중,연구여하제고소수류적분류성능구유중대의의.수선사용Hold Out방법,채용분층추양책략,수궤채양불동충류적관측치；접착사용개진적AdaBoost.M1산법,홀략류불평형적문제,래획취최고성능적이상치배서.실험결과표명,AdaBoost.M1방법대우고적사전솔,기대응적사준솔야시최고적.
