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类别不平衡与代价敏感数据的集成分类方法研究的任务书
任务书
研究题目：类别不平衡与代价敏感数据的集成分类方法研究
研究目的：
在实际应用中，类别不平衡问题和代价敏感数据问题在实际的分类场景中是普遍存在的。如果在类别不平衡的情况下对全部样本进行分类，会出现分类结果失准，且很难发现少数类的情况。对代价敏感数据分类，需要对每一类的误分类都分别考虑其权重，准确率等指标的影响，因此也需要设计一些新的分类方法。
本项目旨在研究类别不平衡和代价敏感数据分类问题，开发可行的集成分类方法，提高分类的准确度和鲁棒性。
研究内容和计划：
1.国内外研究现状和文献综述
针对类别不平衡和代价敏感数据分类问题，国内外研究现状和文献资料进行搜集、整合、阅读、分析和总结，掌握相关背景知识。
计划时间：2周
2.集成分类方法研究
基于深度学习或传统机器学习算法，开发集成分类方法，这些方法可以适应类别不平衡和代价敏感数据的场景。集成分类方法主要包括传统集成分类方法和深度学习中常用的集成方法（如boosting和bagging等）。方案需要考虑不同数据集情况和不同算法优缺点，寻找最优方案以提高分类精度。
计划时间：4周
3.数据处理和特征选择
对数据清理和预处理，包括缺失值处理、特征归一化和降维等。并对不同特征采用有效的特征选择方法，进一步萃取有意义的特征，降低冗余和噪声。
计划时间：2周
4.算法验证和实验分析
采用实验分析的方法对集成分类算法进行验证，比较不同算法的实际效果和可行性。以公开数据集为基础，通过建立对比实验，验证所设计集成方法的分类性能、鲁棒性、时间复杂度和泛化能力。分析实验中表现较好的算法的优缺点和适用范围。
计划时间：4周
5.完善研究成果
根据实验结果的反馈，对集成分类方法进行改进，完善研究成果。撰写论文。
计划时间：2周
总计划时间：14周
预期成果：
本项目预期的研究成果包括：
1.针对类别不平衡和代价敏感数据场景中，提出一种新的集成分类方法，以提高分类的准确度和鲁棒性。所提出方法将会比较实用并具有一定的推广意义。
2.实验结果的评估将会给出可行的集成算法实现方法，以及数据处理过程中实际应用中会遇到的问题及其解决方案，为相关领域的研究提供有力的参考意见。
3.撰写有关发布论文一篇，以便向研究群体和工作人员介绍所实现的分类方法的设计细节、实验结果，并进一步推进为实际应用提供基础的可能性，为相关领域的研究提供有力的理论参考。