不平衡数据集的神经网络阈值优化方法
불평형수거집적신경망락역치우화방법
Approach to optimize threshold of ANN on imbalance datasets
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2010年 20期 168-171 ,共4页

    李明方%张化祥%张雯%计华

    리명방%장화상%장문%계화

    不平衡数据集%阈值判定标准%神经网络%遗传算法 不平衡數據集%閾值判定標準%神經網絡%遺傳算法
    불평형수거집%역치판정표준%신경망락%유전산법
    不平衡数据集分类为机器学习热点研究问题之一,近年来研究人员提出很多理论和算法以改进传统分类技术在不平衡数据集上的性能,其中用阈值判定标准确定神经网络中的阈值是重要的方法之一.常用的阈值判定标准存在一定缺点,如不能使少数类及多数类分类精度同时取得最好、过于偏好多数类的精度等.为此提出一种新的阈值判定标准,依据该标准能够使少数类及多数类分类精度同时取得最好而不受样例类别比例的影响.以神经网络与遗传算法相结合训练分类器,作为阈值选择条件和分类器的评价标准,新标准能够得到较好的结果.
    불평형수거집분류위궤기학습열점연구문제지일,근년래연구인원제출흔다이론화산법이개진전통분류기술재불평형수거집상적성능,기중용역치판정표준학정신경망락중적역치시중요적방법지일.상용적역치판정표준존재일정결점,여불능사소수류급다수류분류정도동시취득최호、과우편호다수류적정도등.위차제출일충신적역치판정표준,의거해표준능구사소수류급다수류분류정도동시취득최호이불수양례유별비례적영향.이신경망락여유전산법상결합훈련분류기,작위역치선택조건화분류기적평개표준,신표준능구득도교호적결과.
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