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文档简介

不平衡数据集分类的Random-SMOTE方法研究的开题报告一、研究背景在机器学习任务中，通常训练数据集都是平衡的，即每个类别的样本数量相同。但是，在实际任务中，我们经常面对不平衡数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这种不平衡数据集的分类问题一般会导致分类器对少数类样本的预测效果不理想。针对不平衡数据集分类问题，已经有很多方法被提出，如基于集成学习的方法和基于样本重采样的方法。其中，样本重采样方法是一种简单而又有效的方法，它通过增加少数类样本或减少多数类样本来平衡数据集。在样本重采样方法中，SMOTE方法是最为流行的一种方法，它通过随机合成少数类样本来增加数据集的少数类样本数量。然而，SMOTE方法存在一些问题，如SMOTE方法在生成少数类样本时只考虑了同一类样本之间的相似性，而没有考虑不同类样本间的区别，导致生成的新样本可能会掩盖类别之间的差异。因此，本研究将发展一种新的基于SMOTE方法的不平衡数据集分类方法——Random-SMOTE方法，旨在进一步提高SMOTE方法的性能。二、研究目的本研究将提出一种基于SMOTE方法的不平衡数据集分类方法——Random-SMOTE方法。该方法将在SMOTE方法基础上进行改进，不仅考虑同一类样本之间的相似性，还将考虑不同类样本间的差异性。具体地，我们将通过引入一些随机性来使生成的新样本更具有区分度，以便更好地区分不同类别的样本。三、研究内容与方法（1）研究内容本研究将开展以下工作：1.分析现有的不平衡数据集分类方法，重点分析基于SMOTE方法的分类方法的优缺点。2.提出一种基于SMOTE方法的改进方法——Random-SMOTE方法，并阐述其原理和优势。3.设计实验比较Random-SMOTE方法与其他方法的性能表现。（2）研究方法1.数据集构建：从UCI机器学习库中收集多个不平衡数据集，用于不平衡数据集分类实验。2.算法设计：提出一种改进的SMOTE方法——Random-SMOTE方法，并阐述其原理和优势。3.实验设计：在多个不平衡数据集上，比较Random-SMOTE方法与其他方法的性能表现。实验中的评价指标包括准确率、召回率、F1值等。四、研究意义本研究提出的基于SMOTE方法的Random-SMOTE方法，对于解决不平衡数据集分类问题具有以下意义：1.进一步提高SMOTE方法的性能，使其生成的新样本更具区分度。2.提高不平衡数据集分类的准确率，召回率和F1值等指标。3.提供一种实用的不平衡数据集分类方法，可广泛应用于实际问题中。五、预期结果预计本研究将得出以下结论：1.提出的Random-SMOTE方法相比于原始的SMOTE方法在不平衡数据集分类方面具有更好的性能。2.Random-SMOTE方法与其他现有不平衡数据集分类方

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