基于采樣技術的主動不平衡學習算法研究
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針對在不平衡分布數(shù)據(jù)中執(zhí)行主動學習，其分類面容易形成偏倚，從而導致主動學習失效這一問題，擬采用采樣技術作為學習過程的平衡控制策略，在調(diào)查了幾種已有的采樣算法的基礎上，提出了一種邊界過采樣算法，并將其與主動學習相結合。此外，考慮到極限學習機所具有的泛化能力強、訓練速度快等優(yōu)點，擬采用其作為基分類器，來加速主動學習的進程。通過12個基準數(shù)據(jù)集對加入平衡控制策略的主動學習算法的性能進行了驗證，結果表明：在不平衡場景下，主動學習確實會受到其負面影響，且引入了采樣技術的主動學習算法性能明顯更優(yōu)。
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