在非结构化的表格数据(tabular data)上,由于特征间相关性的不确定性且数据规模可能不足以支撑大容量模型(如神经网络)的训练,决策树或使用梯度提升之类的方法做弱学习器的集成更常用且更高效的选择。 因此,我们这篇工作尝试通过以一种更General的方式,而非受限于特定的学习模型,来使用meta-learning的思想解决不平衡学...
若所有的个体学习器是同种类型的,则称这样的集成是“同质”的(homogeneous),此时的 学习器也可以称作是“基学习器”(base learner),相应的学习算法则为“基学习算法”(base learning algorithm).若集成中的个体学习器包含不同的学习器,则称这样的集成为“异质” 的(heterogenous),此时的个体学习器则被称为是“...
基于混合采样和集成学习的不平衡数据集分类问题研究.pdf,摘要 摘要 如今是一个大数据快速发展的时代,数据的重要性日益递增,如何获取到数 据中更多的有效信息成为了研究关注的重点,所以数据挖掘这个领域逐渐突出。 在数据挖掘这个领域当中有一个研究热点——数据分类,而
自助抽样集成(bagging):将训练集分成m个新的训练集,然后在每个新训练集上构建一个模型,利用集成学习的思想奖m个模型进行整合,最终得到预测模型。整合机制对于分类问题选择Majority Voting(多数投票规则),对于回归问题选择平均值(各弱监督模型的均值)。 (2)随机森林简述:是一种以决策树为基分类器的集成算法,通过组合...
4、集成学习技术(Ensemble Learning) 这个基于集成的方法是处理不平衡数据集的另一种技术,集成技术是将多个分类器的结果或性能结合起来,以提高单个分类器的性能。该方法通过装配不同的分类器来修改单个分类器的归纳能力。它主要结合了多个基础学习器的输出。集成学习有多种方法,如Bagging、Boosting等。
EasyEnsemble和BalanceCascade采用集成学习机制来处理传统随机欠采样中的信息丢失问题。 EasyEnsemble将多数类样本随机划分成n个子集,每个子集的数量等于少数类样本的数量,这相当于欠采样。接着将每个子集与少数类样本结合起来分别训练一个模型,最后将n个模型集成,这样虽然每个子集的样本少于总体样本,但集成后总信息量并不减...
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...
请参阅图1,所述启发式采样的集成学习方法包括以下步骤: s100,根据数据集中样本的第一类别总数和所述样本xi的标签值所对应的所述第一类别中的样本数计算所述样本xi的不均衡权重。 bw(xi)=1/(m*n(y(xi))),i∈[1,n](1) 其中,bw(xi)为样本xi的不均衡权重; ...
EasyEnsemble和BalanceCascade采用集成学习机制来处理传统随机欠采样中的信息丢失问题。 EasyEnsemble将多数类样本随机划分成n个子集,每个子集的数量等于少数类样本的数量,这相当于欠采样。接着将每个子集与少数类样本结合起来分别训练一个模型,最后将n个模型集成,这样虽然每个子集的样本少于总体样本,但集成后总信息量并不减...
集成学习是一种通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器的机器学习方法,旨在提高分类准确率和泛化能力。其中,Bagging(BootstrapAggregating)方法是集成学习中的一种重要技术,通过多个弱分类器进行投票决策来提高分类准确率。本文将详细介绍Bagging方法的原理、实现步骤以及其在提高分类准确率方面的优势。