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一种适应于不平衡数据集的改进TANC算法
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摘要:传统的分类方法对
不平衡数据集进行分类时对数据集中少数类的分类准确率不高,而少数类往往对结果的影响尤为重要.为此提出一种适应于
不平衡数据集的改进树扩展型朴素贝叶斯(TANC)算法,该算法首先利用Relief算法 ...
2018-1-26 14:40 - AIworld - 人工智能论文版
基于不平衡数据集的客户流失预测研究
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摘要:目前客户流失预测面临的主要问题之一就是类不平衡性(class imbalance)。针对这个问题,首先应用欠抽样法(undersampling)处理客户流失数据降低不平衡性,再应用C4.5D、C4.5N、RIPPER、NaiveBayes和Ran-domFor ...
2018-1-6 13:20 - 论文库 - 人工智能论文版
不平衡数据集的分类方法研究
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摘要:传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致少数类的分类精度较低。针对不平衡数据的分类,首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价;然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方 ...
2017-10-28 05:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版