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面向类分布不平衡数据的组合分类器剪枝方法的研究的中期报告
【摘要】本报告介绍了一种用于处理面向类分布不平衡数据的组合分类器剪枝方法。该方法首先通过集成学习生成多个基分类器，然后利用下采样和上采样等方法对不平衡数据进行处理。接着，利用模糊聚类进行特征选择，并通过结合信息增益和基尼系数的方法对选择的特征进行评价。最后，利用交叉验证以及基于置信度的剪枝方法对组合分类器进行剪枝，提高其泛化性能。
【关键词】类分布不平衡；组合分类器；剪枝方法；特征选择；交叉验证
【引言】在真实世界的数据集中，类分布不平衡是一个绕不过去的问题。这种情况在很多领域都很常见，例如金融欺诈检测、医疗诊断、网络入侵检测等。类分布不平衡通常指在数据集中某一类的样本数量远少于其他类的样本数量，导致基于正常分类器的建模方法对少数类的识别能力较弱，从而会出现较高的漏检率和误判率。
组合分类器是一种常用的方法，它将多个基分类器的输出进行组合，以达到更高的分类准确率。但对于类分布不平衡的数据，组合分类器同样面临着困境。因为大多数基分类器都会产生过度集中在多数类上的结果，导致组合分类器的输出也偏向于多数类。
为了解决这个问题，本研究提出了一种针对类分布不平衡数据的组合分类器剪枝方法。该方法结合了多个技术手段，包括下采样和上采样、模糊聚类特征选择、信息增益和基尼系数结合的特征评价以及基于置信度的剪枝方法。通过这些手段，组合分类器可以更好地适应类分布不平衡数据，提高其泛化性能。
【方法】本研究的方法包括以下几个步骤：
1.生成基分类器
我们使用集成学习方法生成多个基分类器。具体来说，我们采用Bagging方法，即将原始数据集通过有放回抽样生成多个子集，每个子集使用同一种分类算法训练出一个基分类器。这样可以提高分类器的稳定性和泛化性能。
2.处理不平衡数据
为了处理类分布不平衡的数据，我们可以使用下采样和上采样等方法对数据进行处理。
下采样即减少多数类样本的数量，使多数类和少数类的样本数量更加均衡。我们可以通过使用随机抽样或者基于聚类的方法实现下采样。
上采样即增加少数类样本的数量，使多数类和少数类的样本数量更加均衡。我们可以通过使用SMOTE算法等方法实现上采样。
3.特征选择
为了减少冗余特征和提高泛化性能，我们使用模糊聚类方法进行特征选择。具体来说，我们将数据集中的特征进行模糊聚类，将同类特征归为一组，并计算每组特征的重要性。然后，我们根据信息增益和基尼系数两种方法计算每个特征的评价值，并选择最优的特征。
4.剪枝
为了防止过拟合，我们使用交叉验证方法对组合分类器进行剪枝。具体来说，我们将训练集分为训练集和验证集，在训练集上训练组合分类器，并在验证集上评估分类器的性能。然后，我们使用基于置信度的剪枝方法排除置信度低于阈值的基分类器，提高组合分类器的泛化性能。
【预期结果】本研究旨在提高针对类分布不平衡数据的组合分类器的泛化性能。我们预期通过下采样和上采样预处理、模糊聚类特征选择以及基于置信度的剪枝方法，能够使组合分类器更好地适应类分布不平衡数据，从而提高其泛化性能。如果实验结果符合我们的预期，这种方法可以应用于各种领域，如金融欺诈检测、医疗诊断、网络入侵检测等。