基于采樣技術(shù)的主動(dòng)不平衡學(xué)習(xí)算法研究
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針對(duì)在不平衡分布數(shù)據(jù)中執(zhí)行主動(dòng)學(xué)習(xí),其分類面容易形成偏倚,從而導(dǎo)致主動(dòng)學(xué)習(xí)失效這一問題,擬采用采樣技術(shù)作為學(xué)習(xí)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(chǔ)上,提出了一種邊界過采樣算法,并將其與主動(dòng)學(xué)習(xí)相結(jié)合。此外,考慮到極限學(xué)習(xí)機(jī)所具有的泛化能力強(qiáng)、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn),擬采用其作為基分類器,來加速主動(dòng)學(xué)習(xí)的進(jìn)程。通過12個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對(duì)加入平衡控制策略的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明:在不平衡場景下,主動(dòng)學(xué)習(xí)確實(shí)會(huì)受到其負(fù)面影響,且引入了采樣技術(shù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法性能明顯更優(yōu)。
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