常州工学院学报
常州工學院學報
상주공학원학보
JOURNAL OF CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2012年
6期
12-16
,共5页
非平衡%过采样%朴素贝叶斯%SMOTE
非平衡%過採樣%樸素貝葉斯%SMOTE
비평형%과채양%박소패협사%SMOTE
文章首先应用朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型获得给定数据集的异常排序,但由于类不平衡问题导致的朴素贝叶斯性能较差.接着使用过采样算法SMOTE,对少数类样本人为地增加其数目,使少数类样本数目增加,产生一个平衡的数据集,以达到数据集趋于平衡的目的.
文章首先應用樸素貝葉斯(Naive Bayes)模型穫得給定數據集的異常排序,但由于類不平衡問題導緻的樸素貝葉斯性能較差.接著使用過採樣算法SMOTE,對少數類樣本人為地增加其數目,使少數類樣本數目增加,產生一箇平衡的數據集,以達到數據集趨于平衡的目的.
문장수선응용박소패협사(Naive Bayes)모형획득급정수거집적이상배서,단유우류불평형문제도치적박소패협사성능교차.접착사용과채양산법SMOTE,대소수류양본인위지증가기수목,사소수류양본수목증가,산생일개평형적수거집,이체도수거집추우평형적목적.
