面向不均衡数据的动态抽样集成学习算法

摘要

针对网络行为数据不均衡的问题,从数据均衡化和集成学习两个角度出发,提出一种基于动态抽样概率的集成学习算法.依据抽样概分布对多数类样本进行重采样,相比随机抽样,能更准确地加大对错分样本的学习.在更新样本抽样概率时,依据本轮迭代之前所得分类器的集成测试分类效果,而不是只依据本轮迭代所得分类器的分类效果.用7组UCI数据集和KDDCUP数据集来评估算法在不均衡数据集下的分类性能,实验结果显示,算法在不均衡数据集上的分类性能都有相应的提高.