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中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种基于独立分量集成学习的基因微阵列数据预测方法
基于AdaBoost的欠抽样集成学习算法
不平衡数据集 AdaBoost算法 欠抽样
2011/8/17
不平衡数据集分类中,采用欠抽样方法容易忽略多数类中部分有用信息,为此提出一种基于AdaBoost的欠抽样集成学习算法U-Ensemble。该方法首先使用AdaBoost算法对数据集预处理,得到各样例权重。训练基分类器时,针对多数类数据不再采用bootstrap抽样方法,而是分别随机选择部分权重较大的样例与部分权重较小的样例,使两部分样例个数与少数类样例个数相同,并组成Bagging成员分类器的训练...