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一种混合CGAN与SMOTEENN的不平衡数据处理方法 被引量：4
1
作者 刘宁 朱波 +1 位作者 阴艳超 李岫宸 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2614-2621,共8页
CGAN能够从数据中学习其分布特性,被引入不平衡数据处理中对少数类样本进行过采样,可以生成符合原始数据分布的新样本,因此比传统的重采样方法具有更好的处理效果.然而,CGAN对数据分布特性的学习易受限于样本规模,在少数类样本规模较小... CGAN能够从数据中学习其分布特性,被引入不平衡数据处理中对少数类样本进行过采样,可以生成符合原始数据分布的新样本,因此比传统的重采样方法具有更好的处理效果.然而,CGAN对数据分布特性的学习易受限于样本规模,在少数类样本规模较小时不能充分学习其分布特性,难以保证生成样本的质量.针对这一问题,提出一种将CGAN与SMOTEENN相结合的不平衡数据平衡化处理方法.首先,从既有的少数类样本出发,采用SMOTEENN方法生成一定规模的少数类样本;然后,在此基础上训练CGAN模型,保证其能够生成符合原始少数类样本分布特征的新样本;最后,再利用CGAN重新生成符合原始少数类样本分布的新样本构建平衡数据集.为验证所提出方法的有效性,基于公开的不平衡数据集开展对比实验研究.实验结果表明,相对几种经典的不平衡数据处理方法与近期文献报道的方法,所提出方法在几项不平衡数据分类评价指标上表现出明显的优势. 展开更多
关键词 不平衡数据 数据平衡化处理 重采样方法 CGAN smoteenN
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