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基于代价敏感的朴素贝叶斯不平衡数据分类研究
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：计算机研究与发展
  • 时间：2011.2.2
  • 页码：387-390
  • 分类：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]广东外语外贸大学信息学院, [2]广东外语外贸大学国际工商管理学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60673191,61070061);广东省自然科学基金项目(9151026005000002)
  • 相关项目：面向不平衡数据的学习算法及应用研究
作者： 蒋盛益|谢照青|余雯|
关键词： 代价敏感, 朴素贝叶斯, 不平衡数据分类, cost-sensitive, naive bayes, imbalanced data classification
中文摘要：

传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据分布的自适应代价函数,引进全局代价矩阵,对传统的朴素贝叶斯分类算法进行改进.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的基于代价敏感的朴素贝叶斯分类算法对于不平衡数据分类是有效可行的.

英文摘要：

传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据分布的自适应代价函数,引进全局代价矩阵,对传统的朴素贝叶斯分类算法进行改进.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的基于代价敏感的朴素贝叶斯分类算法对于不平衡数据分类是有效可行的.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349