非平衡数据分类理论与方法

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作者翟俊海著

出版社科学出版社

ISBN9787030774989

出版时间2024-04

装帧平装

开本其他

定价120元

货号4598005

上书时间2024-12-31

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商品描述: 目录
本书结合作者团队近年来关于非平衡数据分类的研究成果, 系统介绍非平衡数据分类的理论和方法。第1章介绍后续章节要用到的理论基础, 包括什么是数据分类, 以及解决分类问题的常用方法: K-近邻、决策树、神经网络、极限学习机、支持向量机和集成学习。第2章介绍模型评价, 包括: 介绍基本度量、介绍ROC曲线与AUC面积等。第3章介绍数据级方法, 包括对数据级方法进行了概述、介绍SMOTE算法等。第4章介绍算法级方法, 包括: 对算法级方法进行概述、介绍基于代价敏感性学习的非平衡数据分类方法、介绍基于深度学习的非平衡图像数据分类方法。第5章介绍集成学习方法, 包括: 对集成学习方法进行概述、介绍SMOTEBoost算法与SMOTEBagging算法等。

内容摘要
在许多实际应用中, 需要处理的数据具有类别不平衡的特点. 例如, 用于信用卡欺诈检测、垃圾邮件过滤、机械故障诊断、疾病诊断、特别天气预测预报等的数据都是类别非平衡数据. 研究非平衡数据分类问题具有重要意义和实际应用价值, 引起了机器学习领域研究人员的广泛关注. 本书结合作者及其研究团队在非平衡数据分类中研究成果, 系统介绍了非平衡数据分类的理论基础、模型评价、数据级方法、算法级方法和集成学习方法.

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