本文采用机器学习技术构建股市操纵行为检测模型。通过将人工收集的2014 - 2016年证监会处罚案例与上市公司财务信息相结合,构建训练集和测试集,比较支持向量机(SVM)和logistic模型的检测能力。针对不平衡数据,进一步将Borderline SMOTE (Borderline SMOTE - SVM)技术应用于少数类数据的过采样。实验结果表明,与SVM和基准模型...
准确性更高:SVMSMOTE能更准确地生成合成样本,这有助于提高分类性能。 灵活性:虽然需要计算SVM边界和进行迭代,但这种方法在处理复杂数据时非常灵活。当然,SVMSMOTE也有它的缺点: 计算开销大:因为需要计算SVM边界和进行迭代,所以计算成本相对较高。 依赖SVM:这种方法对SVM的依赖性很强,如果SVM的表现不好,可能会影响最...
高质量数据K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM多模型集成随着数据服务形态不断衍生,数据资源作为一种新兴生产要素,其交易流通需求呈现爆发式增长.如何从海量数据中识别高质量数据资源,挖掘要素价值,成为数据交易平台获取竞争优势以及提升要素配置效率的关键.本文旨在发现平台交易情境下高质量数据形成的关键因素,提出从大...
值得注意的是, 在具体选择模型的时候,需要结合具体所研究的数据特征进行选择模型; 例如,没有smote采样的模型由于训练的样本不平衡, 在测试集上的准确率较高但是在训练集上的AUC较少, 容易发生误判, 对于未知Output的分布未知的数据, 则Smote的采样显得必要了。 SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost分析严...
摘要随着银行纸币回收体系的完善和金融知识水平的提高,关于新旧钞票识别uic的研究显得尤为重要通过使用SMOTESVM神经网络和SVM分类技术,研究者可以准确识别并回收各类新的和老的银行券然而,在实际回收过程中,两种类型的银行券仍然存在差异,其中绝对值识别技术和相对值识别方法的选择对于回收结果有着重要影响本文将通过对国内样...
针对不平衡数据集的分类问题,本文利用支持向量机推广能力强的优良特性,提出了SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)和Biased-SVM(Biased Support Vector Machine,Biased-SVM)相结合的方法。该方法首先对原始数据使用Biased-SVM方法,然后对求出的支持向量使用SMOTE向上采样方法进行采样,最后再使用Biased-SVM...
对安全集按照sMOTE插值;对非安全集,在插值前探察其K近邻候选点的M近邻分布(简称M扩展近邻),从而控制新样本的合成区域,提升平衡数据集的抗噪性。在6个ucI数据集上训练sVM分类器,与sMoTE和sMOTE—NcL算法相比,E—sMoTE算法取得更... 文档格式:PDF | 页数:5 | 浏览次数:12 | 上传日期:2019-08-04 01:49:...
其核心是将正类样本按K近邻信息分为安全集和非安全集.对安全集按照SMOTE插值;对非安全集,在插值前探察其K近邻候选点的M近邻分布(简称M扩展近邻),从而控制新样本的合成区域,提升平衡数据集的抗噪性.在6个UCI数据集上训练SVM分类器,与SMOTE和SMOTE_NCL算法相比,E_SMOTE算法取得更高的F_value和G_mean值,表明...
针对以上问题,文中以车载CAN总线为对象,提出了一种基于SMOTE-SDSAE-SVM的CAN总线入侵检测方法(简称3S),尝试结合深度学习和机器学习理论,从而同时提取网络攻击的深度特征和保证模型训练的高效性,并解决网络攻击类别不平衡、CAN报文含噪声等问题。首先,为了解决网络攻击类别不平衡问题,利用SMOTE技术对不平衡类别的攻击数据...
基于随机下采样和SMOTE的不均衡SVM分类算法