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第40卷第8期算机仿真2023年8月

文章编号：1006-9348（2023）08-0524-06

不平衡回归中的自适应加权采样的稀有值预测

黄牛，付光辉，李珍珍，寇颖

（昆明理工大学理学院，云南昆明650500）

摘要：现实世界面临的一个问题是如何处理不平衡数据。当目标变量是名义变量时，是经典的不平衡分类问题，目前已有深

研究；而当目标变量是连续变量时，是不平衡回归问题，但鲜有研究。在回归任务中，需要解决的重要问题是如何提高稀

有值的预测精度。根据稀有值的稀缺程度提出一种自适应加权采样方法，通过定义相关函数反映目标变量的稀缺性，并依

据目标变量稀缺程度对数据点进行赋权，以确定稀有值采样生成的个数，使训练出的模型更偏好于稀有值。实验结果表明，

上述方法在这些特定的回归任务中能够提高稀有值预测的精度。

关键词：稀有值；自适应加权；支持向量机回归；采样方法

中图分类号：TP391.9文献标识码：B

RareValuePredictionforAdaptiveWeightedSampling

inImbalancedRegression

HUANGNiu,FUGuang-hui,LIZhen-zhen,KOUYing

(FacultyofScience,KunmingUniversityofScienceandTechnology,KunmingYunnan650500,China)

ABSTRACT:Oneoftheproblemsfacingtherealworldishowtodealwithunbalanceddata.Whenthetargetvariable

isanominalvariable,itisaclassicimbalancedclassificationproblemthathasbeenextensivelystudied;Whenthe

targetvariableisacontinuousvariable,itisanimbalancedregressionproblem,butthereislittleresearchonit.An

importantproblemtosolveinthistypeofregressiontaskistoimprovethepredictionaccuracyofrarevalues.Thispa-

perproposesanadaptiveweightedsamplingmethodaccordingtothescarcitydegreeofrarevalues.Basedondefining

thecorrelationfunctiontoreflectthescarcityofthetargetvariable,andweightingthelogarithmicpointsaccordingto

thescarcitydegreeofthetargetvariable,thispaperdeterminesnumberofrarevaluesamplesgenerated,sothatthe

trainedmodelpreferstherarevalues.Experimentalresultsshowthatthismethodcanimprovetheaccuracyofrare

valuepredictioninthesespecificregressiontasks.

KEYWORDS:Rarevalue;Adapti

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