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基于主動學(xué)習(xí)不平衡多分類AdaBoost改進(jìn)算法

大小:0.77 MB 人氣: 2017-11-30 需要積分:0

  針對不平衡分類中小類樣本識別率低問題,提出一種基于主動學(xué)習(xí)不平衡多分類AdaBoost改進(jìn)算法。首先,利用主動學(xué)習(xí)方法通過多次迭代抽樣,選取少量的、對分類器最有價值的樣本作為訓(xùn)練集;然后,基于不確定性動態(tài)間隔的樣本選擇策略,降低訓(xùn)練集的不平衡性;最后,利用代價敏感方法對多分類AdaBoost算法進(jìn)行改進(jìn),對不同的類別給予不同的錯分代價,調(diào)整樣本權(quán)重更新速度,強(qiáng)迫弱分類器“關(guān)注”小類樣本。在臨床經(jīng)胸超聲心動圖(TTE)測量數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析表明:與多分類支持向量機(jī)(SVM)相比,心臟病總體識別率提升了5.g%,G-mean指標(biāo)提升了18. 2%,瓣膜?。╒HD)識別率提升了0.8%,感染性心內(nèi)膜炎(IE)(小類)識別率提升了12. 7%,冠心?。–AD)(小類)識別率提升了79. 73%;與SMOTE-Boost相比,總體識別率提升了6.ll%,G-mean指標(biāo)提升了0.64%,VHD識別率提升了11. 07%,先心病(CHD)識別率提升了3.69%。在TTE數(shù)據(jù)集和4個UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不平穩(wěn)多分類時能有效提高小類樣本識別率,并且保證其他類別識別率不會大幅度降低.綜合提升分類器性能。

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