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基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究
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作者 董庆伟 《长春师范大学学报》 2022年第6期49-52,共4页
在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采... 在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。 展开更多
关键词 不平衡数据集 ADABOOST算法 单层决策树 基本分类器
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基于AdaBoost算法的重型车辆侧翻预警研究 被引量：4
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作者 朱天军 麻威 +1 位作者 王振峰 尹晓轩 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期25-33,共9页
为有效解决复杂行驶工况下无法准确预测重型车辆侧翻的难题,设计了基于机器学习方法的自适应提升(AdaBoost)算法,实现了复杂行驶工况下重型车辆非绊倒型侧翻判据的实时准确计算。首先建立了基于重型车辆仿真模型与侧翻预警模型;其次,利... 为有效解决复杂行驶工况下无法准确预测重型车辆侧翻的难题,设计了基于机器学习方法的自适应提升(AdaBoost)算法,实现了复杂行驶工况下重型车辆非绊倒型侧翻判据的实时准确计算。首先建立了基于重型车辆仿真模型与侧翻预警模型;其次,利用AdaBoost学习算法理论,设计了基于单层决策方法构建多个弱分类器的架构并对其进行了模拟训练与加权求和;最后,结合商业软件TruckSim^(®)动力学软件,对比分析了双移线(DLC)与鱼钩(Fishhook)工况下重型车辆侧翻预警失效的侧翻效果。仿真结果表明:所设计的基于AdaBoost算法侧翻预警判据可在复杂行驶工况下有效预测重型车辆侧翻,且对应的测试集正确率比Logistic回归算法预测精度改善24.9%,且模型评估预测ROC(receiver operation characteristic)曲线面积为0.958。 展开更多
关键词 车辆工程 侧翻预警模型 ADABOOST算法 单层决策树 载荷转移率 重型车辆
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