，根据采样倍率，在其个同类最近邻样本中随机选择个同类样本，记作，在少数类样本，之间连线上进行随机线性插值，生成少数类样本。其中是内个随机数号引言不平衡数据集是指在个数据集中，有些类别的样本数量很多，有些类别的样本数量很少，这就形成了数据集各类别样本的不均衡，般称样本数量少的类为少数类，有时也可称为正类，样本数量多的类为多数类，有时也称为负类。在许多不平衡数据集的实际分类中，样本数量少的类往往对分类来说更重要。在现实生活中，存在着许多数据不平衡不平衡数据集的混合采样方法论文原稿好的效果，所以将这两种采样方法组合起来，希望会使不平衡数据集的分类效果好。摘要不平衡数据集中，由于类别数量的不平衡，使得类别数量少的容易被误分，导致其分类准确率不高。处理不平衡數据集的方法，可以分为算法方面和数据方面，在数据方面中，主要分为两种方法过采样和欠采样，但是对于将这两种方法结合的研究不是很多，过等，还有些组合算法，如等人提出的和。文中主要研究了过采样和欠采样相结合的方法，分别将过采样方法和欠采样方法方法结合，即方法和方法。将过样本和多数类样本均实行欠采样处理，方法对数据集中的每个样本，寻找其最近邻的个样本，比较若个最近邻样本中有两个或以上的样本和该样本的类别不同，则删除该样本，称之为。并且通过实验和其他几种方法对比验证文中提出的方法是有效的。不平衡数据集的混合采样方法论文原稿。目前，已经有以上是基于数据采样的几种处理不平衡数据的基本方法，近几年研究者们在这些方法的基础上提出了新的处理方法。如等人将提出了两种组合方法和方法，取得了不错的效果，但对于其他的算法组合研究的很少，所以文章就与和组合并验证此方法程度，大于时表示更重要，小于时表示更重要。通常为，表示两者都重要。是个衡量整体分类性能的评价指标，为少数类的分类精度，是多数类的分类精度，只有当者的值都大时，的值才会大，因此，能衡量不平衡数据集的整体分类性能。采样方法的基本思想是对于每个少数类样本，找其个同类最近对少数类数据进行过采样，然后对少数类样本和多数类样本均实行欠采样处理，方法对数据集中的每个样本，寻找其最近邻的个样本，比较若个最近邻样本中有两个或以上的样本和该样本的类别不同，则删除该样本，称之为。并且通过实验和其他几种方法对比验证文中提出的方法是有效的。不平衡数据集的混来，希望会使不平衡数据集的分类效果好。以上是基于数据采样的几种处理不平衡数据的基本方法，近几年研究者们在这些方法的基础上提出了新的处理方法。如等人将提出了两种组合方法和方法，取得了不错的效果，但对于其他的算法组合研究的很少，所以文章就组合算法，如等人提出的和。文中主要研究了过采样和欠采样相结合的方法，分别将过采样方法和欠采样方法方法结合，即方法和方法。将过采样和欠采样这两种方法相结合是因为在不平衡数据集的混合采样方法论文原稿样本，从最近邻少数类样本集中随机选出两个样本以点围成个角形区域若向上采样倍率在该角形区域内随机生成个新的少数类样本。生成新的少数类样本具体步骤如下在两个最近邻样本之间生成个临时样本然后在臨时样本之间进行随机线性插值，生成新的少数类样本其中其中表示为内个随机数。不平衡数据集的混合采样方法论文原稿。在臨时样本之间进行随机线性插值，生成新的少数类样本其中其中表示为内个随机数。利用混淆矩阵，可以派生出以下度量在信息检索领域，将真实正类率定义为查全率，表示在检索到的相关对象所占的比例将正类预测值定义为查准率，表示相关对象占检索出的所有对象的比例另种评价标准是查全率和查准率的调和均值上式中，表示和之间的相对重在医疗诊断中，个没有病的人被医生诊断为有病，这会使人承受精神的压力，然而假如医生把个有病的患者诊断为没有病可能就会耽误治疗，有可能会危及病人的生命。正如这些实例，少类数据所拥有的信息往往是所需要的，因此怎样能在分类过程中正确识别这些数据是应该关注和解决的问题。目前，已经有很多这方面的处理方法可以从两方面考虑采样方法论文原稿。采样方法的基本思想是对于每个少数类样本，找其个同类最近邻样本，从最近邻少数类样本集中随机选出两个样本以点围成个角形区域若向上采样倍率在该角形区域内随机生成个新的少数类样本。生成新的少数类样本具体步骤如下在两个最近邻样本之间生成个临时样本然与和组合并验证此方法的可行性，通过研究工作发现将过采样和欠采样结合是可行的有意义的。文中提出的两种组合方法首先利用对少数类样本进行过采样，然后利用方法对多数类数据进行欠采样处理，首先利用本数较少的数据集，这两种方法都有不足，过采样或欠采样的效果不好，过采样会使样本数据集的少数类过拟合，而欠采样方法会丢许多样本的信息，组合方法能够有效的解决这两种问题，其次，已经有人研究过将这两种采样方法结合，实验结果表现出良好的效果，最后，这几种方法在单独执行时就表现出了较好的效果，所以将这两种采样方法组合法方面和数据处理方面。算法方面就是不断完善已有的算法和提出新的分类算法，如代价敏感学习算法等。数据方面的方法有两种过采样方法和欠采样方法。常用的采样方法是随机过采样随机欠采样压缩最近邻邻域清理等，还有不平衡数据集的混合采样方法论文原稿量很多，有些类别的样本数量很少，这就形成了数据集各类别样本的不均衡，般称样本数量少的类为少数类，有时也可称为正类，样本数量多的类为多数类，有时也称为负类。在许多不平衡数据集的实际分类中，样本数量少的类往往对分类来说更重要。在现实生活中，存在着许多数据不平衡的例子，如医疗诊断，垃圾信息的识别，客户信誉识别。例表示为新的生成的样本。摘要不平衡数据集中，由于类别数量的不平衡，使得类别数量少的容易被误分，导致其分类准确率不高。处理不平衡數据集的方法，可以分为算法方面和数据方面，在数据方面中，主要分为两种方法过采样和欠采样，但是对于将这两种方法结合的研究不是很多，过采样和欠采样都具有定的优势，因此设想将这两种方法结合例子，如医疗诊断，垃圾信息的识别，客户信誉识别。例如在医疗诊断中，个没有病的人被医生诊断为有病，这会使人承受精神的压力，然而假如医生把个有病的患者诊断为没有病可能就会耽误治疗，有可能会危及病人的生命。正如这些实例，少类数据所拥有的信息往往是所需要的，因此怎样能在分类过程中正确识别这些数据是应该关注和解决的问采样和欠采样都具有定的优势，因此设想将这两种方法结合起来，希望可以找到更好的方法。提出两种混合采样方法和，并与几种典型的抽样方法在数据集上进行实验对比，实验结果表明提出的两种方法是可行有效的。关键词不平衡数据集过采样欠采样中图分类号文献标识码文章样和欠采样这两种方法相结合是因为在样本数较少的数据集，这两种方法都有不足，过采样或欠采样的效果不好，过采样会使样本数据集的少数类过拟合，而欠采样方法会丢许多样本的信息，组合方法能够有效的解决这两种问题，其次，已经有人研究过将这两种采样方法结合，实验结果表现出良好的效果，最后，这几种方法在单独执行时就表现出了多这方面的处理方法可以从两方面考虑算法方面和数据处理方面。算法方面就是不断完善已有的算法和提出新的分类算法，如代价敏感学习算法等。数据方面的方法有两种过采样方法和欠采样方法。常用的采样方法是随机过采样随机欠采样压缩最近邻邻域清理法的可行性，通过研究工作发现将过采样和欠采样结合是可行的有意义的。文中提出的两种组合方法首先利用对少数类样本进行过采样，然后利用方法对多数类数据进行欠采样处理，首先利用对少数类数据进行过采样，然后对少数