改进的ODR+BSMOTE方法提升不均衡数据SVM分类

本文主要探讨了在处理不均衡数据集时改进支持向量机(SVM)算法的有效方法。传统的SVM在面对数据分布严重偏斜，即多数类样本数量远大于少数类样本的情况时，其分类性能往往不尽人意。为了提升SVM在不均衡数据集上的表现，研究者提出了一个基于逐级优化递减欠采样(ODR)和边界人工少数类过采样(Boundary-SMOTE)相结合的新型算法。 逐级优化递减欠采样算法的核心在于首先识别并剔除样本集中大量的冗余和噪声数据，这些数据在不均衡情况下可能对模型的学习造成干扰。通过减少样本量，算法试图保持数据的代表性，确保关键特征和信息得以保留。这种方法旨在减少对多数类的过度关注，从而重新平衡数据集，使得少数类样本在训练过程中得到更多关注。 另一方面，边界人工少数类过采样策略（如BSMOTE）则用于增加少数类样本的数量，特别是在决策边界附近，这样可以增强模型对少数类的敏感性，提高分类的精确度。这两种策略的结合，既解决了数据不均衡问题，又提高了SVM在少数类分类中的性能。 实验结果证实了这种新型算法的有效性。它不仅显著提升了SVM在处理不均衡数据时对少数类的识别能力，同时也提高了整体的分类准确性和鲁棒性。因此，对于实际应用中的不平衡数据集，如文本分类、图像识别等领域，这种基于ODR和BSMOTE的SVM分类算法具有重要的实用价值和理论意义。 本文提出了一种创新的策略，通过优化数据采样过程和增强少数类样本处理，来改善SVM在处理不均衡数据集时的表现，为解决实际问题提供了有力的工具和技术支持。在未来的研究中，这将有助于进一步探索和优化不平衡数据学习的策略，推动机器学习领域的发展。