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文檔簡介
1、現實生活中存在著很多不平衡類數據分類問題,同時計算機和互聯網技術的快速發(fā)展,使得現實生活領域的數據膨脹速度異常迅猛,因而大數據時代的不平衡學習面臨著更為嚴峻的挑戰(zhàn),如何快速高效地對海量不平衡數據進行分析處理,歷來是數據挖掘領域的研究熱點。
本文首先對不平衡學習中的PAC學習模型進行了研究,針對傳統(tǒng)PAC學習模型邊界不受樣本不平衡率和錯誤分類代價影響的問題,提出了基于代價敏感的PAC學習模型。實驗結果表明,可PAC學習所需的訓練
2、樣本數目隨著錯分代價比例的增大而增大,隨著正類樣本比例的減小而增大,說明了基于代價敏感的PAC學習模型的正確性和有效性。
此外,針對現實生活中海量不平衡數據的分類問題,本文設計了一種基于云計算平臺的代價敏感集成學習分類算法。首先Hadoop云計算平臺對海量數據進行劃分用于并行學習,同時結合代價敏感的思想對學習得到的基分類器進行加權集成,實現了云計算平臺上的代價敏感集成學習模型。仿真實驗表明該模型能夠明顯提高少數類的查全率,同時
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