融合条件熵和TF-IDF的过采样方法
Computer Era（2023）
摘要
针对非均衡数据带来的分类器对少数类样本学习不充分的问题,提出融合条件熵和TF-IDF的过采样方法.该方法首先指定参数,组合数据特征,然后计算每种组合方式下的条件熵,判断每种组合条件下类的不确定性,同时为了避免低词频带来的噪音数据,将条件熵结果乘上1/TF-IDF因子,再将结果按升序排序,最后结合参数选定过采样依据的特征组合,用以构造新数据,使正负样本平衡.将所提方法在7个不均衡数据集上进行实验仿真,结果表明,所提方法比其他方法在F-measure、G-mean和AUC等评价指标上均有一定提高.
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