一种基于高斯过采样的集成学习算法

杨利霞

一种基于高斯过采样的集成学习算法

3 Q: _! P5 H% T! {( x
6 T' `) @! F4 U" D. V

在数据挖掘研究领域, 分类任务广泛存在着数据分布不均衡问题, 例如制造状态检测, 医疗
诊断, 金融服务, 等等. SMOTE 是处理不均衡数据分类问题的常用技术, 与 Boosting 算法相结合可
进一步提升分类系统性能, 但是这种集成学习容易导致基分类器多样性缺失. 基于此, 本文提出了
1 o0 i" o( T: _3 H8 @: z, |一种基于高斯过程 SMOTE过采样的 Boosting集成学习算法, 即(Gaussian-based SMOTE in Boosting,
. F# u0 T& p: r" E# A) x2 @GSMOTEBoost). 该算法在 Boosting 集成框架下构建不均衡学习模型, 为了提高分类系统的鲁棒性,
  o5 c& y8 V% ~" N) ~( k. ]采用基于高斯过程 SMOTE 过采样技术来增加基分类器训练样本的多样性, 从而提高基分类器之
间的差异. 为了验证算法的有效性, 以常用的处理不均衡分类问题的算法作为对比方法, 采用 KEEL
9 `# o1 g6 e6 u1 |% P. `数据库里的 20 个标准数据集对算法进行测试, 以 G-mean, F-measure 以及 AUC 作为算法的评价指
标, 利用统计检验手段对实验结果进行分析. 实验结果表明, 相对于其他算法, 本文提出的
GSMOTEBoost 具有显著的优势.
8 Y* k- t5 q4 E7 A3 G1 y


+ B) l4 u/ i) F8 P: e& q( m! l6 C- K