一种用于不平衡数据分类的改进AdaBoost算法

摘要

真实世界中存在大量的类别不平衡分类问题,传统的机器学习算法如AdaBoost算法,关注的是分类器的整体性能,而没有给予小类更多的关注.因此针对类别不平衡学习算法的研究是机器学习的一个重要方向.AsymBoost作为AdaBoost的一种改进算法,用于类别不平衡学习时,牺牲大类样本的识别精度来提高小类样本的分类性能.AsymBoost算法依然可能遭遇样本权重过大造成的过适应问题.据此提出了一种新型的AdaBoost改进算法.该方法通过对大类中分类困难样本的权重和标签进行处理.使分类器能够同时获得较好的查准率和查全率.实验结果表明,该方法可以有效提高在不平衡数据集上的分类性能.