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傳統(tǒng)分類器在處理不平衡數(shù)據(jù)時，往往會傾向于保證多數(shù)類的準確率而犧牲少數(shù)類的準確率，導致少數(shù)類的誤分率較高。針對這一問題，提出一種面向二分類不平衡數(shù)據(jù)的 XGBOOST（ extreme Gradient boosting）改進方法。其主要思想是分別從數(shù)據(jù)、特征以及算法3個層面針對不平衡數(shù)據(jù)的特點進行改進。首先在數(shù)據(jù)層面，通過條件生成式對抗網(wǎng)絡（ Conditional generative Adversarial nets，CGAN）學習少數(shù)類樣本的分布信息，訓練生成器生成少數(shù)類補充樣本，調節(jié)數(shù)據(jù)的不平衡性;其次在特征層面，先利用Ⅹ Gboost進行特征組合生成新的特征，再通過最大相關最小冗余（ minimal Redundancy- Maximal relevance，mRMR）算法篩選出更適合不平衡數(shù)據(jù)分類的特征子集;最后在算法層面，引入針對不平衡數(shù)據(jù)分類問題的焦點損失函數(shù)（Focal loss）來改進 Xgboost，改進后的 Boost通過新的數(shù)據(jù)集訓練得到最終模型。在實驗階段，選擇 Gmean和AUC作為評價指標，6組KEEL數(shù)據(jù)集上的實驗結果驗證了所提改進方法的可行性;同時將該方法與現(xiàn)有的4種不平衡分類模型進行比較，實驗結果表明所提改進方法具有較好的分類效果。
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