多任务学习的不平衡SVM+算法
Multi-task learning of SVM+ for imbalanced classification
1. 常州工业职业技术学院 信息工程与技术学院, 江苏 常州 213164
2. 扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225127
摘要
处理不平衡数据分类时，传统支持向量机技术（SVM）对少数类样本识别率较低。鉴于SVM+技术能利用样本间隐藏信息的启发，提出了多任务学习的不平衡SVM+算法（MTL-IC-SVM+）。MTL-IC-SVM+基于SVM+将不平衡数据的分类表示为一个多任务的学习问题，并从纠正分类面的偏移出发，分别赋予多数类和少数类样本不同的错分惩罚因子，且设置少数类样本到分类面的距离大于多数类样本到分类面的距离。UCI数据集上的实验结果表明，MTL-IC-SVM+在不平衡数据分类问题上具有较高的分类精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61472343)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0276
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3348-3351,3377
文章编号: 1001-3695(2019)11-033-3348-04
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
周国华, 过林吉, 殷新春. 多任务学习的不平衡SVM+算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3348-3351,3377. (Zhou Guohua, Guo Linji, Yin Xinchun. Multi-task learning of SVM+ for imbalanced classification [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3348-3351,3377. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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