计算机工程与科学

作者：陈丽芳, 代琪, 赵佳亮

单位：（华北理工大学理学院,河北 唐山 063210）

关键词：序贯三支决策,多粒度,代价敏感,不平衡数据,集成学习,

基金：河北省自然科学基金（F2014209086）

针对传统模型在解决不平衡数据分类问题时存在精度低、稳定性差、泛化能力弱等问题，提出基于序贯三支决策多粒度集成分类算法MGE-S3WD。采用二元关系实现粒层动态划分；根据代价矩阵计算阈值并构建多层次粒结构，将各粒层数据划分为正域、边界域和负域；将各粒层上的划分，按照正域与负域、正域与边界域、负域与边界域重新组合形成新的数据子集，并在各数据子集上构建基分类器，实现不平衡数据的集成分类。仿真结果表明，该算法能够有效降低数据子集的不平衡比，提升集成学习中基分类器的差异性，在G-mean和F-measure1 2个评价指标下，分类性能优于或部分优于其他集成分类算法，有效提高了分类模型的分类精度和稳定性，为不平衡数据集的集成学习提供了新的研究思路。

来源：2021年第5期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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