【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种组合降采样极限学习机,包括下面的几个方面:(2)对于一个类数据不平衡的训练样本,首先对其中的多数样本(FP data)进行随机降采样,根据多数样本和少数样本的比值N,将其分割成N个多数类子样本FPi(i=1,...,N);(3)将N个多数类子样本分别与少数样本组合成N个训练子集Traini(i=1,...,N);(4)用(2)得到的N个训练子集训练N个极限学习机,得到N个分类器;(5)将测试样本分别送入(3)得到的N个分类器,每个分类器得出一个分类结果。(6)每个分类器的投票权重相同,设置一个决策阈值D,将分类结果组合后与决策阈值D相比较,决定最终分类结果;通过调节决策阈值D,调整分类器对少数样本的关注程度,D越小则对少数样本的关注度越高。
【技术特征摘要】
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