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通信与网络中的分析样本大小对非平衡数据分类的影响
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上传时间: 2020-10-22
详细说明：本文对非平衡类数据分类问题进行了概述。首先在简单介绍非平衡类数据基本概念的基础上，分析了非平衡类数据引起的问题及其导致分类性能下降的原因；然后介绍了目前主要的解决方法，分析了现有处理方法的优缺点；最后讨论了未来的研究方向
普通分类问题中，各个类包含的数据分布比较平衡，稀有类分类问题中，数据的分布极不平衡。例如：将一批医疗数据分类为“癌症患者”和“非癌症患者”两个类，其中 “癌症患者”是小比例样本（假设占总样本的1%），称其为目标类，“非癌症患者”为多数类样本，称为非目标类，从大量数据中正确识别“癌症患者”就是稀有类分类问题。由于在数据集中所占比率太小，使得稀有类分类问题比普通分类问题更具挑
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