基于不平衡采样的分类预测模型研究

基于不平衡采样的分类预测模型研究摘要：在分类问题中，数据不平衡是一个普遍存在的问题，即不同类别之间样本数量的差异。传统的分类算法往往会受到数据不平衡的影响，导致对少数类别的预测效果较差。为了解决这个问

基于不平衡采样的分类预测模型研究 摘要：在分类问题中，数据不平衡是一个普遍存在的问题，即不同 类别之间样本数量的差异。传统的分类算法往往会受到数据不平衡的影 响，导致对少数类别的预测效果较差。为了解决这个问题，本论文提出 了基于不平衡采样的分类预测模型。通过对样本进行过采样、欠采样或 结合采样等方法，使得不同类别的样本分布更加平衡，从而提高分类算 法的准确性和性能。实验结果表明，基于不平衡采样的分类预测模型在 处理不平衡数据时取得了显著的性能优势。 关键词：分类问题；不平衡数据；采样方法；过采样；欠采样；结 合采样 一、引言 在现实生活中，许多分类问题中都存在着不平衡数据的情况，即某 些类别的样本数量明显少于其他类别，这种问题在金融欺诈检测、医学 诊断和网络安全等领域尤为突出。传统的分类算法往往会受到数据不平 衡的影响，导致对少数类别的预测效果较差，这严重影响了分类模型的 准确性和可解释性。 为了解决不平衡数据问题，学术界提出了许多方法。其中，基于采 样的方法是一种常见的解决方案。采样方法可以通过过采样、欠采样或 结合采样等手段，调整样本的分布，从而达到平衡的效果。过采样方法 SMOTEADASYN 主要用于增加少数类别样本的数量，常见的算法包括、 等；欠采样方法则是通过减少多数类别样本的数量，常见的算法包括 TomekNearMiss 链接、等；结合采样方法是将过采样和欠采样结合起 来，以期望得到更好的效果。 二、方法 本论文提出了一种基于不平衡采样的分类预测模型。首先，根据样 本的类别分布情况选择适合的采样方法。如果少数类别样本数量较少，