基于熵和置信度的非平衡问题欠采样Boosting框架
来源：计算机应用与软件杂志2024年第1期北京时间：
作者：冯本勇，徐勇军,
摘要：为了解决传统方法中存在的边界过拟合、泛化性能差、重要信息丢失问题，提出一种基于熵和置信度的非平衡问题欠采样Boosting框架。将动态重采样方法与Boosting集成在一起，以解决边界过拟合问题，提高泛化性能；在Ecuboost中使用置信度和熵作为基准，以保证欠采样过程中大多数样本的有效性和结构分布，提出的基于置信度的Boosting框架使动态采样方法进一步提升方法的泛化能力。用两个大型数据集上的实验对比结果验证了该方法的有效性。
关键词：熵, 置信度, 欠采样, 不平衡
