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在實(shí)際應(yīng)用中的分類數(shù)據(jù)往往是非平衡數(shù)據(jù)，少數(shù)類別的數(shù)據(jù)可能有很大的分類代價(jià)。分類性能不僅要考慮分類精度，同時(shí)要考慮分類代價(jià)。該文擴(kuò)展了支持向量機(jī)(SVM)學(xué)習(xí)方法，對(duì)于以高斯核為核函數(shù)時(shí)的少數(shù)類和多數(shù)類使用不同的懲罰參數(shù)C+, C-以獲得高敏感度的超平面，并提出利用遺傳算法對(duì)SVM的學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。給出一種新的評(píng)價(jià)函數(shù)，對(duì)分類結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，算法對(duì)于非平衡數(shù)據(jù)的分類有較好的效果，對(duì)少數(shù)類樣本預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較高。
關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；非平衡數(shù)據(jù)；評(píng)價(jià)函數(shù)；學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化
關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；非平衡數(shù)據(jù)；評(píng)價(jià)函數(shù)；學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化
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