基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf

简介：
本文探讨了针对不平衡数据集优化XGBoost算法的方法，提出了一种有效的策略来改善模型在少数类样本上的表现。通过实验验证了所提方案的有效性与优越性。 在处理不平衡数据集时，传统分类器倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的表现，导致少数类的错误率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，在二分类不平衡数据中从数据、特征和算法层面进行优化。 首先，该方案通过条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）学习少数类别样本的数据分布，并训练生成器以产生更多的少数类别的合成样本。这有助于平衡原始数据集中的不均衡性。在特征处理方面，使用XGBoost算法进行特征组合并创建新的特征，同时利用最小冗余最大相关（minimalRedundancy MaximalRelevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡分类任务的特征子集。 从算法层面来看，该方案引入了针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行了相应的调整以适应这种特定的数据分布。最终，在经过改进后的训练过程中生成新的模型。 实验表明这种方法在处理不平衡数据方面具有显著优势，其效果优于现有的大多数不平衡分类模型。研究者详细讨论了各种方法的优点、缺点以及适用场景，并通过对比不同指标（如meanAUC和F1 Score）验证了该方案的有效性。 文中提到的“KEEL”可能是指一个提供数据集、评估标准及实验环境的研究平台，用于机器学习与数据挖掘算法的研发。本段落涵盖了不平衡数据分析处理、特征选择技术以及分类模型改进等多个方面，为从事相关工作的专业人士提供了宝贵的参考信息和实用技巧。