摘要：
针对当前多分类不平衡问题仅依靠不平衡比，以及数据集的不平衡信息无法在训练过程中动态调整的问题。本文首先提出了基于自适应分布的样本权值，将类间不平衡比、类内密度变量和自适应裕度综合起来处理多类不平衡。接着将提出的自适应样本权值与 AdaBoost 学习框架相结合，提出了 AdaBoost.AD 算法，并为其提供了理论支持。通过多个不平衡数据集的实验，结果表明所提出的 AdaBoost.AD 相比现有方法具有更强的预测性能，并验证了自适应权重各个组成部分的有效性。 阅读全文
