基于SMOTE不平衡擴充采樣算法的改進

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摘 要：針對不平衡數(shù)據(jù)集少類樣本分類精度低的現(xiàn)象，本文提出了一種新的不平衡數(shù)據(jù)擴充采樣算法。改進算法通過距離度量，在少類樣本中心與其近鄰間進行隨機線性插值，使數(shù)據(jù)平衡。改進算法與SMOTE算法、C_SMOTE算法分別對5個不平衡數(shù)據(jù)集進行擴充分類對比實驗，基于AUC、OOB、F值與G值評價指標(biāo)及成對樣本T檢驗，證明改進算法能有效緩解類不平衡，并具有更優(yōu)異的不平衡數(shù)據(jù)處理性能。（剩余4230字）