序列最小优化算法解决非平衡数据集分类

资 源 简 介

序列最小优化算法解决非平衡数据集分类

详 情 说 明

非平衡数据集的分类问题是机器学习中常见的挑战之一，尤其在医疗诊断、欺诈检测等领域。传统的支持向量机(SVM)在处理这类问题时，往往因为多数类样本主导训练过程而导致少数类分类性能下降。

Veropoulos提出的改进算法通过为不同类别的样本设置不同的惩罚系数来提升分类效果。这种方法的核心思想是给少数类样本分配更大的惩罚系数，使模型在训练时更加关注这些容易被忽视的样本。这种差异化的惩罚机制能有效平衡模型的关注点，提高对少数类的识别能力。

序列最小优化(SMO)算法为解决上述优化问题提供了高效的计算方案。SMO通过将大规模二次规划问题分解为一系列最小规模的子问题来迭代求解，具有收敛速度快、内存需求小的特点。在处理非平衡数据集时，SMO算法可以快速求解带有差异化惩罚系数的SVM优化问题，这使得它在实际应用中特别有价值。

这种组合方法既保持了SVM在小样本、高维特征空间的优势，又通过惩罚系数调整解决了类别不平衡问题，同时借助SMO算法保证了计算效率，为实际应用提供了可行的解决方案。