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不平衡数据分类方法研究的中期报告
本文主要介绍不平衡数据分类方法研究的中期报告。不平衡数据分类在现实生活中经常出现，在许多领域如医学诊断、金融欺诈检测、图像和视频分类等方面都存在着不平衡的数据分布，其中正样本（minorityclass）的数量远远少于负样本（majorityclass）。这种情况下，传统的分类算法容易出现分类结果偏向于多数类的情况，导致少数类的分类效果不好。
目前已有很多不平衡数据分类方法被提出，这些方法主要可以分为三类：（1）基于数据重采样的方法，包括欠采样和过采样，在少数类和多数类之间增加或减少样本数量来解决数据不平衡的问题；（2）基于集成学习的方法，包括Bagging、Boosting和Stacking等方法，在不同的分类器之间结合来减少错误率；（3）基于代价敏感学习的方法，考虑不同分类错误的代价差异，将代价加入到分类模型中进行训练。
在本研究中，我们主要集中于基于代价敏感学习的方法，并对现有的代价敏感学习方法进行了研究和总结。我们发现，现有的代价敏感学习方法主要可以分为两类：改变损失函数的代价敏感方法和对样本进行加权的代价敏感方法。改变损失函数的代价敏感方法包括AdaCost、Cost-SensitiveDecisionTrees和Cost-SensitiveNeuralNetworks等方法，这些方法通过改变损失函数中不同分类错误的代价来实现代价敏感。对样本进行加权的代价敏感方法包括WeightedSupportVectorMachines、Weightedk-NN和ThresholdMoving方法等，这些方法通过对每个样本进行加权来实现代价敏感。
我们还发现，现有的代价敏感学习方法存在以下一些问题：（1）权重的选择问题，如何选择样本权重是现有代价敏感方法中的一个难点；（2）模型的复杂度问题，现有的代价敏感方法一般需要在不同的分类错误代价之间进行权衡，这导致模型的复杂度较高；（3）新问题的处理问题，现有的代价敏感方法很难处理未知的分类错误代价。
在接下来的研究中，我们将着重解决上述问题，并提出更加有效和鲁棒的代价敏感学习方法。