不平衡数据集分类的Random-SMOTE方法研究的任务书.docx

不平衡数据集分类的Random-SMOTE方法研究的任务书
任务书
项目名称：不平衡数据集分类的Random-SMOTE方法研究
任务背景：
在实际的数据分类应用中，我们经常会遇到不平衡的数据集，其中某个类别的样本数量远多于另外一个类别的数量。这样的数据集会给分类器带来困难，因为在模型训练的过程中会导致分类器更加强调数量较多的类别，而容易造成数量少的类别被误分类的情况。因此，针对不平衡数据集的分类问题，需要采用一些有效的方法来解决这些困难。
任务描述：
本项目的主要任务是研究和实现基于Random-SMOTE方法对不平衡数据集进行分类的算法。具体而言，需要完成以下任务：
1.深入了解不平衡数据集分类问题，研究已有的解决方法和技术，分析其优劣和适用范围。
2.了解SMOTE算法，并重点研究Random-SMOTE方法的原理和实现方式。
3.在已有的数据集上进行实验，比较不同算法的分类效果，选择最优的算法并进行优化。
4.分析实验结果，得出结论，并提出进一步优化算法的方向和可能性。
任务要求：
1.具有基础的数学、计算机科学和统计学等方面的知识，能够理解和运用相关的算法和技术。
2.熟练掌握Python编程语言，有一定的数据处理和机器学习经验。
3.对不平衡数据集分类问题有一定的理解，能够对分类问题进行分析和优化。
4.具有良好的独立思考和解决问题的能力，能够独立完成项目的研究和实现。
5.能够按时提交相关文档和报告，保持工作的有效沟通和协作。
任务进度：
本项目按照以下步骤进行：
1.研究不平衡数据集分类问题和已有的解决方法（1周）。
2.学习SMOTE算法和Random-SMOTE方法（2周）。
3.实验数据集的准备和数据处理（1周）。
4.对不同算法进行实验，并进行比较和分析（2周）。
5.结合实验结果，进行算法的优化和改进（2周）。
6.撰写项目报告和论文（1周）。
总计：9周。
任务成果：
1.实现基于Random-SMOTE方法的不平衡数据集分类算法，并进行实验、比较和优化，得到相应的分类结果和评估报告。
2.撰写包括任务背景、研究方法、实验结果、分析和结论等内容的项目报告和论文。
3.提交本项目的相关代码和数据集，并进行适当的公开或分享。
4.项目结题报告答辩。
任务费用：
本项目的预算为人民币XX万元，用于支持人员工资、设备购置、数据处理和实验等相关费用。
备注：项目费用具体数额需根据实际情况进行确定。
人员要求：
1.研究员：1名，负责项目的组织、协调和技术指导等工作，具有数学或计算机科学等相关学科的博士学位或相应的学术背景和经验，对机器学习和数据挖掘等领域有深入的了解。
2.研究助理：2名，负责项目的实验和编程等工作，具有计算机科学或统计学等相关学科的硕士学位或相应的专业背景和经验，熟练掌握Python编程语言和机器学习等技术。
备注：以上人员要求仅供参考，具体人员和人员数量需根据实际情况进行确定。