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基于类别失衡数据集的改进支持向量机模型的研究的开题报告
一、选题背景及意义
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）由Vapnik和Chervonenkis于20世纪90年代初发明，是机器学习领域中的一种有监督的学习算法，具有强大的分类性能，尤其在小样本情况下表现突出。SVM将样本集映射到高维空间中，构造最优超平面，使得样本分布在超平面两侧的差异达到最大，从而实现分类任务。SVM适用于小样本、高维和非线性分类任务，广泛应用于模式识别、图像处理、文本分类等领域。
然而，在实际应用中，经常会遇到类别失衡的数据集，即某一类别样本数量远远少于其他类别，如医疗诊断中罕见病的诊断、信用评估中的欺诈检测等。在这种情况下，传统的SVM算法往往难以获取良好的分类效果，对少数类别样本分类性能不高，容易导致误判。因此，如何改进支持向量机算法，提高在类别失衡数据集中的分类效果，迫切需要探讨和解决。
二、研究目标与内容
本论文旨在对现有基于类别失衡数据集的改进支持向量机模型进行研究和实践，主要内容为：
1.深入探讨类别失衡数据集的特征与处理方法，对目前常用的类别平衡方法进行总结、筛选和比较，明确本文所采用的处理方法；
2.基于SVM模型，结合类别失衡数据集的特征，提出一种改进的SVM模型，即加权支持向量机模型（WeightedSVM）；
3.对比比较传统SVM模型、平衡SVM模型和加权SVM模型在类别失衡数据集上的分类性能，评价改进模型的优劣。
三、研究方法与步骤
1.收集类别失衡数据集：根据常见的类别失衡实例，如医疗诊断、信用评估等，从开源数据集中筛选合适的数据集作为实验数据。
2.数据预处理：对原始数据进行预处理和特征提取，针对类别失衡数据集，采用常用的处理方法进行平衡。比如：欠采样，过采样和阈值转换等。
3.构建SVM模型：基于前期处理的数据和特征，构建传统SVM模型、平衡SVM模型和加权SVM模型，分别采用不同的核函数和超参数调整策略。
4.模型评估：通过准确率、召回率、F1得分等指标对各模型在类别失衡数据集上进行评估，探究加权SVM模型的分类性能优势。
四、预期成果
本研究将提出一种基于类别失衡数据集的改进SVM模型，即加权支持向量机模型，其分类性能能克服传统SVM模型在类别失衡问题上的劣势。同时，本研究也将比较分析多个模型在类别失衡数据集上的表现，旨在为实际问题中的数据处理和分类提供可参考的思路和方法。