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基于关联规则的不平衡数据分类方法研究的中期报告
中期报告
1.研究背景和意义
在现实生活中，不平衡数据的出现是非常普遍的。比如，在医疗诊断过程中，少数疾病患者数据会远远少于正常人群数据；在广告点击率预测中，广告点击数据一般较为稀少；在信用卡欺诈检测中，欺诈交易样本比例往往非常低等等。这些不平衡数据的分类问题对于传统的分类模型来说具有一定的挑战性，因为传统的分类模型常常会倾向于偏向数量更多的类别。
关联规则方法作为数据挖掘的一种重要方法，因其具有可解释性和操作简单等优点，也广泛应用于不平衡数据分类中。本研究旨在研究基于关联规则的不平衡数据分类方法，旨在提高不平衡数据分类的精度和效率。
2.已完成工作
本研究已完成以下工作：
（1）研究不平衡数据分类问题，并对比不平衡数据分类中常用的方法，包括过/欠采样、阈值移动、代价敏感学习、集成学习等。
（2）对关联规则方法进行了深入探讨，并介绍了关联规则的概念、提取、评价等基本知识。
（3）提出了一种基于关联规则的不平衡数据分类方法，该方法主要利用了关联规则的可解释性和对类别不平衡的适应性，具体步骤如下：
a）首先，利用过采样方法对不平衡数据进行平衡处理，以保证提取到的关联规则具有足够的覆盖度。
b）然后，基于平衡数据集提取频繁项集和关联规则，并筛选出对不平衡分类有帮助的规则。
c）最后，利用筛选出的规则对不平衡数据进行分类，并评估分类性能。
3.下一步工作计划
下一步的研究计划如下：
（1）进一步完善基于关联规则的不平衡数据分类方法，提高分类性能和效率。
（2）考虑采用代价敏感学习或集成学习等其他分类方法与基于关联规则的方法相结合，进一步提高分类性能。
（3）通过实验验证所提出的方法的有效性和可行性，并与其他不平衡数据分类方法进行比较分析。
（4）撰写论文并进行学术交流，发表相关论文。