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不平衡数据集分类方法研究综述
文献摘要：
社会发展的同时带来大量数据的产生,不平衡成为众多数据集的显著特点,如何使不平衡数据集得到更好的分类效果成为了机器学习的研究热点.基于此,对目前存在的不平衡数据集分类方法进行综述研究,从不平衡数据采样方法、基于机器学习的改进算法以及组合方法三个层面对目前存在的方法进行全面的梳理与总结,对各方面方法所解决的问题、算法思想、应用场景以及各自的优缺点进行归纳和分析,同时对不平衡数据集分类方法存在的问题和未来研究方向提出一些总结和展望.
文献关键词：
不平衡数据集;分类;数据处理;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
周玉;孙红玉;房倩;夏浩
作者机构：
华北水利水电大学电力学院,郑州450045
文献出处：
引用格式：
[1]周玉;孙红玉;房倩;夏浩-.不平衡数据集分类方法研究综述)[J].计算机应用研究,2022(06):1615-1621
A类：
B类：
不平衡数据集,分类方法,显著特点,分类效果,综述研究,数据采样,采样方法,基于机器学习,改进算法,组合方法,法思想,未来研究方向
AB值：
0.221238
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