典型文献
基于代价敏感激活函数XGBoost的不平衡数据分类方法
文献摘要：
为解决在数据不平衡条件下使用XGBoost框架处理二分类问题时算法对少数类样本的识别能力下降的问题,提出了基于代价敏感激活函数的XGBoost算法(Cost-sensitive Activation Function XGBoost,CSAF-XGBoost).在XGBoost框架构建决策树时,数据不平衡会影响分裂点的选择,导致少数类样本被误分.通过引入代价敏感激活函数改变样本在不同预测结果下损失函数的梯度变化,来解决被误分的少数类样本因梯度变化小而无法在XGBoost迭代过程中被有效分类的问题.通过实验分析了激活函数的参数与数据不平衡度的关系,并对CSAF-XGBoost算法与SMOTE-XGBoost,ADASYN-XGBoost,Focal loss-XGBoost,Weight-XGBoost优化算法在UCI公共数据集上的分类性能进行了对比.结果表明,在F1值和AUC值相同或有提高的情况下,CSAF-XGBoost算法对少数类样本的检出率比最优算法平均提高了6.75％,最多提高了15％,证明了CSAF-XG-Boost算法对少数类样本有更高的识别能力,且具有广泛的适用性.
文献关键词：
代价敏感;Logistic回归;数据不平衡分类;XGBoost;激活函数
中图分类号：
作者姓名：
李京泰;王晓丹
作者机构：
空军工程大学防空反导学院 西安 710051
文献出处：
引用格式：
[1]李京泰;王晓丹-.基于代价敏感激活函数XGBoost的不平衡数据分类方法)[J].计算机科学,2022(05):135-143
A类：
CSAF,数据不平衡分类
B类：
代价敏感,感激,激活函数,XGBoost,不平衡数据分类,分类方法,平衡条件,二分类问题,少数类,识别能力,Cost,sensitive,Activation,Function,框架构建,构建决策,决策树,裂点,变样,损失函数,梯度变化,不平衡度,SMOTE,ADASYN,Focal,loss,Weight,UCI,公共数据,分类性能,或有,最优算法,本有
AB值：
0.326364
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