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邻域欠采样的AdaBoostv算法
被引量：
3
1
作者
张振莲
鲁淑霞
翟俊海
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第1期97-102,共6页
针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡问题,学习算法采用AdaBoost v算法,通过最大化样本的最小间隔(最优...
针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡问题,学习算法采用AdaBoost v算法,通过最大化样本的最小间隔(最优间隔)来提高分类器的分类能力.为了进一步解决非平衡数据分类问题,AdaBoost v算法的基分类器采用加权最优间隔分布机模型,对模型中的间隔均值项和铰链损失项加权,权值是依据数据的非平衡比给出的,并利用带有方差减小的随机梯度下降方法对优化模型进行求解,以提高算法的收敛速度.对比实验表明,提出的算法在非平衡数据分类问题上具有明显的优势.
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关键词
欠采样
adaboost
v
最优间隔分布机
类重叠问题
权值
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职称材料
基于最优间隔的AdaBoost_(v)算法的非平衡数据分类
被引量：
4
2
作者
鲁淑霞
张振莲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第11期184-191,共8页
为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoost v算法。该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stoc...
为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoost v算法。该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stochastic Variance Reduced Gradient,SVRG)对优化模型进行求解,以加快收敛速度。所提基于最优间隔的AdaBoost v算法在样本权重更新公式中引入了一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本、误分类的少数类样本以及靠近决策边界的少数类样本更高的代价值;另外,通过结合新的权重公式以及引入给定精度参数v下的最优间隔的估计值,推导出新的基分类器权重策略,进一步提高了算法的分类精度。对比实验表明,在线性和非线性情况下,所提基于最优间隔的AdaBoost v算法在非平衡数据集上的分类精度优于其他算法,且能获得更大的最小间隔。
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关键词
非平衡数据
S
v
RG
adaboost
_(
v
)
最优间隔
自适应代价敏感函数
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职称材料
题名
邻域欠采样的AdaBoostv算法
被引量：
3
1
作者
张振莲
鲁淑霞
翟俊海
机构
河北大学数学与信息科学学院
河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第1期97-102,共6页
基金
河北省科技计划重点研发项目(19210310D)资助
河北省自然科学基金项目(F2021201020)资助。
文摘
针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡问题,学习算法采用AdaBoost v算法,通过最大化样本的最小间隔(最优间隔)来提高分类器的分类能力.为了进一步解决非平衡数据分类问题,AdaBoost v算法的基分类器采用加权最优间隔分布机模型,对模型中的间隔均值项和铰链损失项加权,权值是依据数据的非平衡比给出的,并利用带有方差减小的随机梯度下降方法对优化模型进行求解,以提高算法的收敛速度.对比实验表明,提出的算法在非平衡数据分类问题上具有明显的优势.
关键词
欠采样
adaboost
v
最优间隔分布机
类重叠问题
权值
Keywords
undersampling
adaboost
v
optimal margin distribution machine
the problem of class o
v
erlap
weight
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于最优间隔的AdaBoost_(v)算法的非平衡数据分类
被引量：
4
2
作者
鲁淑霞
张振莲
机构
河北大学数学与信息科学学院
河北省机器学习与计算智能重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第11期184-191,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61672205)
河北省科技计划重点研发项目(19210310D)。
文摘
为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoost v算法。该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stochastic Variance Reduced Gradient,SVRG)对优化模型进行求解,以加快收敛速度。所提基于最优间隔的AdaBoost v算法在样本权重更新公式中引入了一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本、误分类的少数类样本以及靠近决策边界的少数类样本更高的代价值;另外,通过结合新的权重公式以及引入给定精度参数v下的最优间隔的估计值,推导出新的基分类器权重策略,进一步提高了算法的分类精度。对比实验表明,在线性和非线性情况下,所提基于最优间隔的AdaBoost v算法在非平衡数据集上的分类精度优于其他算法,且能获得更大的最小间隔。
关键词
非平衡数据
S
v
RG
adaboost
_(
v
)
最优间隔
自适应代价敏感函数
Keywords
Imbalanced data
S
v
RG
adaboost v
Optimum margin
Adapti
v
e cost sensiti
v
e function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
邻域欠采样的AdaBoostv算法
张振莲
鲁淑霞
翟俊海
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于最优间隔的AdaBoost_(v)算法的非平衡数据分类
鲁淑霞
张振莲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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