论文研究 针对不平衡数据集的Bagging改进算法.pdf

传统的Bagging分类方法对不平衡数据集进行分类时，虽然能够达到很高的分类精度，但是对其中少数类的分类准确率不高。为提高其对少数类数据的分类精度，利用SMOTE算法对样例集中的少数类样例进行加工，在Bagging算法中根据类值对各个样例的权重进行调整。混淆矩阵和ROC曲线表明改进算法达到了既能保证整体的分类准确率，又能提高少数类分类精度的目的。