基于RUSBoost的类别不平衡数据分类增强系统 - MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现了RUSBoost算法，专门针对类别不平衡数据分类问题。通过结合随机欠采样（RUS）与AdaBoost，有效平衡多数类和少数类样本，提升模型性能。适用于MATLAB环境，为数据科学家提供强大的分类工具。

详 情 说 明

基于RUSBoost的类别不平衡数据分类增强系统

项目介绍

本项目实现了一种专用于处理类别不平衡数据的集成学习算法——RUSBoost。该算法通过结合随机欠采样（RUS）技术与AdaBoost框架，有效解决了分类任务中多数类与少数类样本数量不均衡的难题。系统能够在保持整体分类性能的同时，显著提升模型对少数类样本的识别能力，适用于医学诊断、故障检测、欺诈识别等实际场景中的不平衡分类问题。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现RUSBoost算法，集成随机欠采样与AdaBoost的优势
• 灵活参数配置：支持弱分类器数量、学习率、最大采样比例等关键参数调节
• 多维度评估：提供准确率、召回率、F1分数等多个评估指标
• 概率输出：输出样本属于各个类别的概率分布，支持概率阈值调整
• 即用性接口：提供清晰的训练、预测、评估接口，便于集成到现有工作流

使用方法

数据准备

输入数据应包含：

• 特征矩阵：m×n数值矩阵，m为样本数，n为特征维度
• 标签向量：m×1类别标签向量，明确标注多数类和少数类

参数设置

可配置算法参数包括：

• n_estimators：弱分类器数量（默认值：50）
• learning_rate：学习率（默认值：1.0）
• max_ratio：最大采样比例（默认值：1.0）

基本流程

1. 加载训练数据（特征矩阵和标签向量）
2. 初始化RUSBoost模型并设置参数
3. 训练模型，得到集成分类器
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 评估模型性能，输出各项指标

示例代码

% 加载数据 load('imbalanced_data.mat'); % 包含X_train, y_train, X_test, y_test

% 设置参数 params.n_estimators = 100; params.learning_rate = 0.8;

% 训练模型 model = rusboost_train(X_train, y_train, params);

% 预测结果 [predictions, scores] = rusboost_predict(model, X_test);

% 评估模型 metrics = evaluate_model(y_test, predictions, scores);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（根据数据集大小调整）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，实现了完整的RUSBoost算法工作流程，具体包含数据加载与预处理、模型参数初始化、RUSBoost集成分类器的训练过程、测试集上的预测执行，以及最终分类性能的评估与结果输出功能。该文件通过模块化设计将核心算法步骤封装为可调用的函数，确保代码的清晰度和可维护性。