- 1、本文档共34页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
基于指导性正则化随机森林SMOTEBoost的算法与应用汇报人:2024-01-16
目录CONTENTS引言指导性正则化随机森林算法SMOTEBoost算法原理及应用基于指导性正则化随机森林SMOTEBoost的改进算法基于改进算法的实际应用案例研究总结与展望
01引言
03研究意义研究基于指导性正则化随机森林SMOTEBoost的算法,对于解决类不平衡问题、提高分类性能具有重要意义。01数据分类问题在现实世界中,许多任务需要对数据进行分类,例如医学诊断、金融风险评估等。02类不平衡问题分类任务中经常遇到类不平衡问题,即某一类别的样本数量远多于其他类别,导致传统分类算法性能下降。研究背景与意义
国内外研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势随着深度学习等技术的不断发展,未来解决类不平衡问题的方法将更加多样化和高效化。同时,随着大数据时代的到来,处理大规模不平衡数据的能力将成为研究的重要方向。目前,国内外学者已经提出了许多解决类不平衡问题的方法,如过采样、欠采样、代价敏感学习等。其中,SMOTE算法是一种经典的过采样方法,通过合成少数类样本来平衡数据集。
主要工作:本文提出了一种基于指导性正则化随机森林SMOTEBoost的算法,用于解决类不平衡问题。该算法结合了随机森林和SMOTEBoost的优点,通过引入指导性正则化项来提高分类性能。创新点:本文的创新点主要包括以下几点1.将随机森林与SMOTEBoost相结合,充分利用随机森林的集成学习优势和SMOTEBoost的过采样技术。2.引入指导性正则化项,通过对分类器输出概率的约束来提高分类性能。3.在多个公开数据集上进行实验验证,证明了所提算法的有效性。0102030405本文主要工作和创新点
02指导性正则化随机森林算法
集成学习思想随机森林是一种基于集成学习的算法,通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高整体预测性能。决策树生成在随机森林中,每个决策树都是通过对训练数据集进行随机抽样和特征选择生成的,以增加模型的多样性。投票机制预测时,每个决策树都会给出自己的预测结果,随机森林通过投票或平均等方式将这些结果结合起来,得出最终预测。随机森林算法原理
正则化思想常用的指导性正则化方法包括L1正则化和L2正则化,它们分别通过对模型参数施加L1范数和L2范数的惩罚来实现稀疏性和权重衰减。L1和L2正则化其他正则化方法除了L1和L2正则化外,还有弹性网正则化、组Lasso等正则化方法,用于处理不同的问题和数据类型。指导性正则化方法旨在通过引入额外的约束或惩罚项来防止模型过拟合,提高模型的泛化能力。指导性正则化方法
数据准备准备训练数据集和测试数据集,并进行必要的预处理。参数初始化初始化随机森林中决策树的数量、深度等超参数,以及指导性正则化方法的参数。决策树生成对于每个决策树,通过对训练数据集进行随机抽样和特征选择生成决策树。正则化约束在决策树的生成过程中,引入指导性正则化方法,对模型参数施加约束或惩罚。模型训练使用带有正则化约束的随机森林算法对训练数据集进行训练,得到模型参数。预测与评估使用训练好的模型对测试数据集进行预测,并评估模型的性能。算法实现流程
实验设置结果展示结果分析实验结果与分析说明实验所采用的数据集、评估指标、对比算法等实验设置。展示所提出算法与对比算法在各项评估指标上的实验结果,并进行比较和分析。对实验结果进行深入分析,探讨所提出算法的优势和不足,以及可能的改进方向。
03SMOTEBoost算法原理及应用
010405060302SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)是一种基于过采样的不平衡数据处理方法。原理:通过对少数类样本进行过采样,合成新的少数类样本,使得数据集达到平衡状态。实现步骤1.对于每个少数类样本,从其k个最近邻中随机选择若干个样本。2.对于选出的每个近邻,根据一定的比例在样本与近邻之间的连线上随机生成新的样本。3.将生成的新样本添加到原始数据集中,使得数据集达到平衡状态。SMOTE技术原理及实现
Boosting是一种集成学习算法,通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。原理:通过迭代地改变数据分布,使得分类器在每次迭代中更加关注之前分错的样本,从而得到一系列弱分类器,并将它们组合起来形成强分类器。常见的Boosting算法有AdaBoost、GBDT等。Boosting方法概述
SMOTEBoost算法流程将SMOTE技术与Boosting方法相结合,形成SMOTEBoost算法。
SMOTEBoost算法流程0102031.初始化数据权重分布。2.对于每一次迭代算法流程.使用SMOTE技术对少数类样本进行过采样,得到平衡的训练数据集。b.在
您可能关注的文档
- 肠道微生物菌群调节中枢神经系统发育及相关疾病的研究进展.pptx
- 超声造影定量分析技术在乳腺导管内病变良恶性鉴别中的应用价值.pptx
- 江苏省女子沙滩排球运动现状的调查与分析.pptx
- 海陆联运下的集装箱空箱调运优化研究.pptx
- 三相双有源桥式直流变换器建模与控制方法.pptx
- 贵州机制砂应用历程及成果.pptx
- 基于火卫二视线测量的火星接近段自主导航算法.pptx
- 浅析央视文化类电视节目对地方台的借鉴.pptx
- 送电线路的工程质量问题与对策分析.pptx
- 基于ANSYS的液压支撑缸变位量仿真及影响因素分析.pptx
- 四川省德阳市罗江中学2025届高三考前热身化学试卷含解析.doc
- 山东省枣庄现代实验学校2025届高三下学期第五次调研考试化学试题含解析.doc
- 吉林省长春市十一高中等九校教育联盟2025届高三一诊考试生物试卷含解析.doc
- 2025届江苏省盐城市伍佑中学高考仿真模拟化学试卷含解析.doc
- 2025届广西贺州中学高考冲刺押题(最后一卷)生物试卷含解析.doc
- 安徽省池州市贵池区2025届高三第一次模拟考试生物试卷含解析.doc
- 宁夏银川一中2025届高三(最后冲刺)化学试卷含解析.doc
- 广东省广州市增城区四校联考2025届高考压轴卷化学试卷含解析.doc
- 2025届邯郸市第一中学高考生物必刷试卷含解析.doc
- 2025届安徽省安庆市石化第一中学高考仿真卷化学试卷含解析.doc
文档评论(0)