一种解决不平衡分类问题的新型过采样方法及系统

摘要

本发明公开了一种解决不平衡分类问题的新型过采样方法及系统，其中，解决不平衡分类问题的新型过采样方法是一种SMOTE的改进方法，在应用SMOTE模型之后使用基于分类器集成的噪声过滤机制对数据进行清理，可以去除由合成样本引入的新噪声，以及原始训练集中存在的多数类样本噪声和少数类样本噪声，解决SMOTE对少数类样本噪声敏感的缺点，并提高不均衡分类算法的性能。该方法能够有效识别SMOTE算法引入的新噪声，以及原始训练集中存在的多数类样本噪声和少数类样本噪声，且与现有技术相比具有更优的噪声样本识别效果，能保证最终得到的训练集为平衡数据集，使得运用传统分类方法对训练集进行训练是不会造成错误率的偏差。