基于混合采样的不平衡数据集算法研究
来源：计算机工程与应用杂志2019年第17期北京时间：
作者：张明，胡晓辉，吴嘉昕
单位：兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070
摘要：针对不平衡数据集分类效果不理想的问题，提出了一种新的基于混合采样的不平衡数据集算法（BSI）。通过引进“变异系数”找出样本的稀疏域和密集域，针对稀疏域中的少数类样本，提出了一种改进SMOTE算法的过采样方法（BSMOTE）；对密集域中的多数类样本，提出了一种改进的欠采样方法（IS）。通过在六种不平衡数据集上的实验表明，该算法与传统算法相比，取得了更高的G-mean值、F-value值、AUC值，有效改善了不平衡数据集的综合分类性能。
关键词：不平衡数据集,变异系数,SMOTE算法,欠采样
