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基于边界混合重采样的非平衡数据分类方法
汇报人：
2024-01-27
contents
目录
引言
非平衡数据分类问题概述
边界混合重采样方法原理及实现
基于边界混合重采样的非平衡数据分类方法设计
实验结果与分析
总结与展望
01
引言
非平衡数据分类问题广泛存在
在现实世界的许多应用场景中，如欺诈检测、医疗诊断等，非平衡数据分类问题非常普遍，其中某一类别的样本数量远少于其他类别。
传统分类方法在非平衡数据上的局限性
传统的分类方法在处理平衡数据时表现良好，但在非平衡数据上往往会出现严重的性能下降，因为它们通常假设数据是均匀分布的。
边界混合重采样的优势
边界混合重采样是一种有效的非平衡数据处理方法，它通过对少数类样本进行过采样，并对多数类样本进行欠采样，以改善数据的平衡性，从而提高分类器的性能。
过采样和欠采样方法的研究
过采样方法通过增加少数类样本的数量来改善数据平衡性，如SMOTE算法；欠采样方法则通过减少多数类样本的数量来实现平衡，如RandomUnderSampling算法。
混合采样方法的研究
混合采样方法结合了过采样和欠采样的优点，如SMOTE+TomekLinks算法，它在增加少数类样本的同时，也移除了部分多数类样本。
基于深度学习的非平衡数据分类方法
近年来，深度学习在非平衡数据分类方面也取得了显著进展，如使用生成对抗网络（GAN）进行过采样等。
提出基于边界混合重采样的非平衡数据分类方法
本文提出了一种新的边界混合重采样方法，该方法结合了过采样和欠采样的优点，并引入了边界样本的概念，以提高分类器的性能。
实验验证与性能分析
本文在多个公开数据集上对所提出的方法进行了实验验证，并与多种基准方法进行了性能比较。实验结果表明，所提出的方法在处理非平衡数据分类问题时具有显著的优势。
拓展应用与未来工作展望
本文还探讨了所提出方法在拓展应用方面的潜力，如处理多类别非平衡数据、处理流式非平衡数据等。同时，也指出了未来工作的研究方向和可能的改进方向。
02
非平衡数据分类问题概述
定义
非平衡数据是指在分类问题中，不同类别的样本数量存在明显差异的数据集。其中，样本数量较多的类别被称为多数类，样本数量较少的类别被称为少数类。
特点
非平衡数据广泛存在于现实世界的各种应用场景中，如欺诈检测、医疗诊断、故障预测等。在这类问题中，少数类样本往往具有更高的重要性，但由于其数量稀少，容易被传统分类算法忽视或误分类。
传统分类算法通常假设不同类别的样本数量大致相等，因此在训练过程中会倾向于多数类样本，导致少数类样本的分类性能较差。
倾向性
传统分类算法的评价指标（如准确率）在非平衡数据上可能不适用，因为它们没有考虑到类别不平衡对性能的影响。例如，当多数类样本占据绝对优势时，即使将所有样本都预测为多数类，准确率也可能非常高，但这显然没有实际意义。
评价指标不适用
要点三
混淆矩阵
通过计算真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）的数量，可以全面地评估分类器在不同类别上的性能。
要点一
要点二
准确率、召回率和F1值
准确率（Precision）衡量了分类器预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率（Recall）衡量了实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评价分类器的性能。
ROC曲线和AUC值
ROC曲线描绘了真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的关系，可以直观地展示分类器在不同阈值下的性能；AUC值（AreaUndertheCurve）则量化了ROC曲线下的面积，表示分类器的整体性能。这些指标对于非平衡数据分类问题尤为重要，因为它们不受类别不平衡的影响。
要点三
03
边界混合重采样方法原理及实现
非平衡数据问题
在分类问题中，当某一类别的样本数量远多于其他类别时，传统的分类算法往往会偏向于多数类，导致少数类样本的分类性能下降。
该方法旨在通过合成新的样本或调整现有样本的权重，使得数据集的类别分布更加均衡，从而提高分类器对少数类样本的识别能力。
边界混合重采样不仅关注样本的数量平衡，还注重样本的质量。它结合边界样本（即靠近分类边界的样本）和混合策略（如SMOTE、ADASYN等），以更有效地改善数据分布。
边界混合重采样
边界与混合策略
01
02
1.数据预处理
包括数据清洗、特征选择等步骤，为后续的重采样提供基础。
2.边界样本识别
利用特定的算法或模型识别出靠近分类边界的样本，这些样本对于分类器的性能至关重要。
3.混合重采样策略应用
根据数据集的特点选择合适的重采样策略，如过采样（增加少数类样本）、欠采样（减少多数类样本）或结合使用。
4.新样本生成或权重…
根据选定的重采样策略，生成新的样本或调整现有样本的权重，以改善数据的类
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