乌漆 WhiteMoon

摘要： 针对不平衡数据问题，本文提出了一种基于模型的综合抽样(MBS)方法，从一个新的角度对少数类实例进行过采样。MBS 是一种过采样算法，目标是生成能够捕捉少数类训练样本特征之间关系的合成样本，同时保持数据样本的可变性。首先利用回归模型捕获少数类样本的特征趋势，接着通过对可用特征值进行采样生成临时数据样本，最后通过构建的模型将临时数据样本转换为合成数据。实验将 MBS 与几种方法进行了比较，实验结果表明，所提出的方法具有较好的效果和较高的稳定性。 阅读全文