模糊关联分类法提升多类不平衡数据集性能

本文主要探讨了一种创新的模糊关联分类方法，针对多类不平衡数据集的特性设计。在当前许多实际场景中，数据集中的各类别可能存在显著的不平衡性，即少数类别样本数量远少于多数类别，这会导致传统分类算法在处理这类问题时性能下降。为了克服这一挑战，研究者提出了将遗传算法与AdaBoost.M1W集成学习相结合的方法。 AdaBoost.M1W是一种经典的集成学习算法，它通过迭代地训练弱分类器，并对每个弱分类器进行加权，以形成一个强分类器，特别适用于处理小型数据集和噪声数据。然而，当面临多类不平衡情况时，传统的AdaBoost.M1W可能更倾向于学习多数类别，而忽视少数类别。 模糊关联分类则是基于模糊逻辑和关联规则挖掘的一种分类技术，它能够处理不确定性，适合处理数据的模糊性和不完整性。作者将模糊关联分类规则的数量和规则中模糊项的数量作为遗传优化的目标，目的是在保持模型复杂度可控的同时，优化分类性能。 通过将这两者结合起来，提出的这种方法能够在训练过程中同时关注加权错误率的最小化和规则精简，从而更好地平衡类别间的差异，减少过拟合风险。这种方法的优势在于，它不仅考虑了单个分类器的性能，还考虑了整个集成学习过程中的全局优化。 实验部分，研究者选择了五个多类不平衡的UCI标准数据集进行对比测试，这些数据集广泛应用于机器学习评估，包含了各种类型的问题。实验结果显示，相比于现有的数据预处理方法，该模糊关联分类方法在多类不平衡情况下显著提高了分类准确性和稳定性，证明了其在解决此类问题上的有效性。 这项研究为处理多类不平衡数据集提供了一个有效的工具，特别是在模糊关联分类领域，它展示了如何通过集成学习和遗传优化策略来提升模型在不平衡情况下的性能。这对于实际应用中的大数据分析和决策支持系统具有重要的理论和实践价值。