胡玉平
- 作品数：2 被引量：39H指数：2
- 供职机构：广东财经大学信息学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种代价敏感随机森林算法被引量：9
- 2014年
- 数据高维且不平衡时,产生的分类器易过度拟合且倾向于牺牲少数类准确率.为降低分类器复杂度且提高少数类识别率,提出了一种代价敏感随机森林算法.以随机森林算法框架为基础,利用Bagging平衡数据,并在基分类器属性分裂度量以及评价函数中引入误分类和测试双重代价,其中测试代价由分裂属性与少数类的相关度决定,使得基决策树在建模过程中向少数类倾斜.与随机森林和仅引入误分类代价的随机森林相比,引入双重代价的随机森林的分类准确率较高,尤其在少数类识别上具有较大优势.
- 尹华胡玉平
- 基于随机森林的不平衡特征选择算法被引量：31
- 2014年
- 数据高维不平衡是当前数据挖掘的挑战。针对传统特征选择方法基于类别平衡假设,导致在不平衡数据上效果不理想的问题,利用随机森林内嵌的变量选择机制,构造了一个新的不平衡随机森林特征选择算法IBRFVS。IBRFVS在平衡的取样数据上构造多样决策树,采用交叉验证方式获取单棵决策树的特征重要性度量值。各决策树的权重和特征重要性度量的加权平均决定了最终的特征重要性序列,其中,决策树的权重由该决策树与集成预测的一致性程度决定。在UCI数据集上的随机森林超参数选择和预处理对比验证实验中显示,四种超参数K经验取值中,当K的取值为特征数的平方根时,IBRFVS性能较为稳定且优于传统特征选择算法。
- 尹华胡玉平
- 关键词：不平衡数据高维数据
