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北京市重点实验室开放基金(TDXX0509)

作品数：1 被引量：21H指数：1
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇数据集
  • 1篇曲线下面积
  • 1篇非平衡数据
  • 1篇非平衡数据集
  • 1篇ROC曲线
  • 1篇ROC曲线下...
  • 1篇AUC
  • 1篇FISHER...

机构

  • 1篇北京交通大学

作者

  • 1篇谢纪刚
  • 1篇裘正定

传媒

  • 1篇北京交通大学...

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
非平衡数据集Fisher线性判别模型被引量：21
2006年
非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导致Fisher线性判别的性能下降.在此基础上,提出了一种加权Fisher线性判别(WFLD),以减小样本不平衡的影响.然后,从UCI中选择了8个非平衡数据集,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,实验结果证明了WFLD模型的有效性.
谢纪刚裘正定
关键词：非平衡数据集FISHER线性判别
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