摘要：
大多数处理不平衡学习的技术都是针对二分类问题提出的，这些方法并不一定适用于不平衡的多分类任务。针对这些问题，本文提出了一种新的自适应方法——基于多目标遗传抽样的分类器集成(E-MOSAIC)。E-MOSAIC 将训练数据集中提取的样本编码为个体进行进化，通过多目标优化过程搜索能够在所有类别中产生具有高预测精度的分类器的实例的最佳组合。E-MOSAIC 还兼顾了分类器的多样性，这些分类器被组合成一个专门为不平衡学习设计的集成。本文在 20 个不平衡多类数据集进行了实验，和包括基于采样、主动学习、成本敏感和 Boosting 的方法进行对比，实验结果表明该方法对多类精度指标 mAUC 和 G-mean 的预测性能更优。 阅读全文