基于采樣技術(shù)的主動(dòng)不平衡學(xué)習(xí)算法研究
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標(biāo)簽：學(xué)習(xí)算法(7448)采樣技術(shù)(6329)
針對(duì)在不平衡分布數(shù)據(jù)中執(zhí)行主動(dòng)學(xué)習(xí)，其分類面容易形成偏倚，從而導(dǎo)致主動(dòng)學(xué)習(xí)失效這一問(wèn)題，擬采用采樣技術(shù)作為學(xué)習(xí)過(guò)程的平衡控制策略，在調(diào)查了幾種已有的采樣算法的基礎(chǔ)上，提出了一種邊界過(guò)采樣算法，并將其與主動(dòng)學(xué)習(xí)相結(jié)合。此外，考慮到極限學(xué)習(xí)機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn)，擬采用其作為基分類器，來(lái)加速主動(dòng)學(xué)習(xí)的進(jìn)程。通過(guò)12個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對(duì)加入平衡控制策略的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明：在不平衡場(chǎng)景下，主動(dòng)學(xué)習(xí)確實(shí)會(huì)受到其負(fù)面影響，且引入了采樣技術(shù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法性能明顯更優(yōu)。
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