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

2 _( a7 O4 s% t/ r) Q6 b. z
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
' z, a; O& C- S- s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
2 ~& p  W% i$ F: \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,
5 u: I% ^' u: M% R9 U' FGSMOTEBoost). 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,
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
( [8 J2 b% |9 g. B: Q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
% K. W/ L4 `; H- T& r" P: N$ I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.


3 T& t0 A( ~5 P
8 P9 n0 n) ?2 A" D- b  c: ~# d7 g
' L4 b7 H/ c  z( h% O