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不平衡类数据挖掘研究综述
第37卷第10期2010年10月计算机科学ComputerScienceVol.37No.10Oct2010到稿日期修日期文受国家自然科学基金6067503060875029资助。翟云1979-男博士生讲师CCF会员主要研究方向为知识发现Email:yunfei_2001_1杨炳儒1943-男教授博士生导师主要研究方向为知识发现与智能系统、柔性建模与集成技术曲武1982-男博士生主要研究方向为知识发现。不平衡类数据挖掘研究综述翟云12杨炳儒1曲武1北京科技大学信息工程学院北京1000831聊城大学计算机学院聊城2520592摘要综述了近年来国内外对不平衡类数据挖掘的主要研究进展。首先分析了不平衡类数据挖掘的本质。其次详细探讨了处理不平衡类数据挖掘的各种技术并根据其本质区别从数据层次和算法层次分别对目前存在的各种技术方法进行了深入剖析和全面比较。最后指出当前不平衡类数据挖掘研究的热点以及将来需要重点关注的主要问题。关键词机器学习不平衡类数据重采样代价敏感学习中图法分类号TP181文献标识码ASurveyofMiningImbalancedDatasetsZHAIYun12YANGBingru1QUWu1SchoolofInformationEngineeringUniversityofScienceandTechnologyBeijingBeijing100083China1CollegeofComputerScienceLiaochengUniversityLiaocheng252059China2AbstractThispaperreviewedthepresentsituationofminingdatainimbalancedclassesathomeandabroadinrecentyears.Firstlyitanalysedindepththeexistingproblemsandtheirresultingnature.Thenitindetaildealtwithvariousstateoftheartdataminingtechniquesundertheimbalancedlearningscenario.Moreoverfromthedatalevelandalgorithmlevelrespectivelyitanalysedandcomparedthemcomprehensivelyinaccordancewithessentialdifference.Atthesametimethepapersummariedmeasuremetricsevaluatingperformanceofminingimbalancedatasets.Alsothepaperpointedoutrecenthotissuesoftheoreticstudiesandapplications.Finallytheperspectivesonfutureworkwerealsodiscussed.KeywordsMachinelearningImbalancedclassificationResamplingCostsensitivelearning在两分类数据集中数量相当少的一类被称为少数类或稀缺类minorityclass而另一类则被称为多数类majorityclass具有这样特征的两分类数据集则被称为是不平衡的。正是由于少数类的样本和多数类的样本分别代表稀缺样本的存在与否故它们通常分别被称为正样本positiveexamples和负样本negativeexamples。现实世界里不平衡类问题是常见的如通过对不同病人检查形成的一系列乳房射线数据库已经在处理不平衡类数据算法中得到广泛应用。其中癌变和健康的病例分别分到少数类和多数类。事实上非癌变的病人数目要远远大于癌变的病人数目在数据集中存在10923个多数类样本和260个少数类样本。在其他应用如信用卡欺骗检测12、文本分类3、信息有哪些信誉好的足球投注网站及过滤4、市场行为分析5等中人们主要关心的是数据集中的少数类但这些少数类的错分所产生的代价异常大甚至是不可估量的。因此在实际应用中通过数据挖掘技术提高少数类的分类精度进而减少由于误分类造成的重大损失的研究任务迫在眉睫。近几年来不平衡数据集的分类问题开始受到数据挖掘界的重视。在2000年AAAItheAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence国际会议和2003年ICMLtheinternationalConferenceonMachineLearningworkshoponLearningfromImbalancedDataSets国际会议上分
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