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基于双模型集成的太阳黑子磁类型分类
文献摘要：
太阳黑子是发生在太阳光球层的现象,对太阳耀斑预测具有重要意义.针对类别样本数量不均衡的三分类太阳黑子数据集,提出了双模型集成分类算法.该方法通过一轻一重两个模型,分别承担两个类别的分类任务,再将两者的分类结果进行集成,夹逼出第3个类别的分类结果.实验表明,该方法能够减小单个模型在不均衡数据集上过拟合和欠拟合带来的不利影响,从新的角度解决了太阳黑子数据集的类别不均衡问题,平均F1分数达到0.931.
文献关键词：
太阳黑子分类;双模型集成;类别不均衡;过拟合;欠拟合
中图分类号：
作者姓名：
陈清源;金帆;冯德华;王云龙;梁毅军
作者机构：
西安交通大学, 陕西 西安 710049;浙江科技学院, 浙江 杭州 310023
文献出处：
引用格式：
[1]陈清源;金帆;冯德华;王云龙;梁毅军-.基于双模型集成的太阳黑子磁类型分类)[J].天文研究与技术－国家天文台台刊,2022(06):636-644
A类：
双模型集成,太阳黑子分类
B类：
太阳光球层,太阳耀斑,别样,样本数量,三分类,太阳黑子数,集成分类,分类算法,一轻,分类任务,逼出,不均衡数据集,上过,过拟合,欠拟合,类别不均衡,均衡问题
AB值：
0.246388
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