对类别不平衡的分类问题的几种算法实现

资 源 简 介

对类别不平衡的分类问题的几种算法实现

详 情 说 明

在机器学习中，类别不平衡问题指的是某些类别的样本数量远多于其他类别，导致分类器倾向于偏向多数类。常用的解决方法包括算法调整和数据重采样两大类。

PNN（概率神经网络） PNN通过计算样本属于各个类别的概率进行分类，适用于不平衡数据。其核心思想是利用贝叶斯决策理论，对每个类别的条件概率进行建模，从而减少多数类带来的偏差。

SMOTE（合成少数类过采样技术） SMOTE通过对少数类样本进行插值，生成新的合成样本，以缓解类别不平衡问题。该方法避免了简单复制少数类样本可能导致的过拟合，更注重在特征空间内合理扩充数据分布。

BP-AdaBoost（反向传播-自适应增强） BP-AdaBoost结合了神经网络和集成学习的优势。首先利用BP神经网络提取特征，再通过AdaBoost算法调整不同样本的权重，使分类器更关注难以正确分类的少数类样本，提高整体模型的泛化能力。

这些方法各有侧重，适用于不同场景下的类别不平衡问题。选择合适的策略需结合具体数据分布和业务需求。