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针对类别不平衡和代价敏感分类问题的特征选择和分类算法的任务书
任务背景：
在现实生活应用中，许多分类问题中存在类别不平衡和代价敏感的问题。例如，对于医学诊断数据集，假阳性或假阴性的代价不一样，一个错误可能导致患者健康受到威胁，因此需要更加重视正确分类的样本。解决这种问题的方法之一就是特征选择，可以通过选择判别性好的特征以提高分类器的性能。
任务目标：
本次任务旨在研究类别不平衡和代价敏感的分类问题中的特征选择与分类算法的应用研究，并提出相应的解决方案。具体目标如下：
1.对类别不平衡和代价敏感分类问题进行分析，讨论其应用背景、困难以及研究现状。
2.探讨特征选择在类别不平衡和代价敏感分类问题中的作用，列出常用特征选择方法并对其进行比较。
3.研究适用于类别不平衡和代价敏感的分类算法，包括但不限于决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等，并分别对其原理及特点进行分析和比较。
4.提出适用于类别不平衡和代价敏感的特征选择与分类算法的解决方案，并进行实验验证。实验数据集可以采用UCI数据集中的类别不平衡或代价敏感数据集或其他相关领域的真实数据集。
5.总结特征选择与分类算法的应用研究现状，对未来研究进行展望，并探讨相关问题的解决思路。
任务大纲：
1.前言
1.1任务目标
1.2任务背景及意义
1.3论文结构
2.类别不平衡和代价敏感分类问题的分析
2.1类别不平衡和代价敏感分类问题的定义
2.2类别不平衡和代价敏感分类问题的应用背景
2.3类别不平衡和代价敏感分类问题的困难
2.4类别不平衡和代价敏感分类问题的研究现状
3.特征选择在类别不平衡和代价敏感分类问题中的作用
3.1特征选择的概述
3.2常用特征选择方法的介绍
3.3特征选择方法的比较分析
4.类别不平衡和代价敏感分类算法的研究
4.1类别不平衡和代价敏感分类算法的概述
4.2决策树算法在类别不平衡和代价敏感分类问题中的应用
4.3SVM算法在类别不平衡和代价敏感分类问题中的应用
4.4朴素贝叶斯算法在类别不平衡和代价敏感分类问题中的应用
4.5神经网络算法在类别不平衡和代价敏感分类问题中的应用
5.基于特征选择和分类算法的类别不平衡和代价敏感问题的解决方案
5.1提出基于特征选择的解决方案
5.2提出基于分类算法的解决方案
5.3进行实验验证及数据分析
6.总结和展望
6.1总结研究现状和贡献
6.2展望未来的研究方向
6.3论文结论
参考文献