機(jī)器學(xué)習(xí)的分類問(wèn)題中不均衡問(wèn)題算法研究的任務(wù)書

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類問(wèn)題中不均衡問(wèn)題算法研究的任務(wù)書任務(wù)書題目：機(jī)器學(xué)習(xí)的分類問(wèn)題中不均衡問(wèn)題算法研究研究背景及意義：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，分類問(wèn)題一直是一個(gè)重要的研究課題。但在實(shí)際應(yīng)用中，有些情況下，數(shù)據(jù)集的類別分布是不均衡的，即一個(gè)類別的樣本數(shù)遠(yuǎn)大于另一個(gè)類別。這個(gè)問(wèn)題會(huì)影響分類器的性能，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中的信息偏向于樣本數(shù)較多的類別，而對(duì)于樣本數(shù)較少的類別，分類器的性能則會(huì)受到限制。因此，如何解決分類問(wèn)題中的不均衡問(wèn)題，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。研究任務(wù)：本研究的主要任務(wù)是，探索并研究機(jī)器學(xué)習(xí)分類問(wèn)題中的不均衡問(wèn)題，并提出相應(yīng)的算法和方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。具體任務(wù)如下：1.研究不均衡分類問(wèn)題的本質(zhì)及特點(diǎn)，分析不均衡數(shù)據(jù)對(duì)分類器造成的影響，深入掌握該問(wèn)題在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用領(lǐng)域和研究現(xiàn)狀。2.探索解決不均衡分類問(wèn)題的基本思路和方法，分析現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為進(jìn)一步提出新的算法和方法做鋪墊。3.提出新的不均衡分類算法和方法，使得分類器能更好地應(yīng)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的問(wèn)題。主要包括采樣方法、權(quán)值調(diào)整方法、融合方法等，同時(shí)還需要針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景，提出適合的解決方案和實(shí)現(xiàn)方法。4.利用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和真實(shí)的應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，評(píng)估新算法和方法的性能和可行性，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，比較各種方法的有效性和優(yōu)越性。5.撰寫研究報(bào)告并撰寫相關(guān)的論文，總結(jié)研究成果，并提出未來(lái)研究方向和展望。研究?jī)?nèi)容：1.不均衡分類問(wèn)題的概念和分類；2.分類器的構(gòu)建及性能評(píng)估指標(biāo)的分析；3.不均衡分類問(wèn)題的解決方法和算法，包括采樣方法、權(quán)值調(diào)整方法、融合方法等；4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果分析方法；5.研究報(bào)告和相關(guān)論文的撰寫。研究要求：1.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)和算法，具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；2.熟悉Python或R語(yǔ)言編程，能夠運(yùn)用常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試；3.具有一定的論文寫作和報(bào)告撰寫能力，能夠進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)研究和對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析；4.具有團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與導(dǎo)師和同學(xué)合作完成研究任務(wù)。參考文獻(xiàn)：[1]HeH,BaiY,GarciaEA,etal.ADASYN:Adaptivesyntheticsamplingapproachforimbalancedlearning[C]//Internationaljointconferenceonneuralnetworks.IEEE,2008:1322-1328.[2]ChawlaNV.Dataminingforimbalanceddatasets:Anoverview[M]//Dataminingandknowledgediscoveryhandbook.SpringerUS,2009:853-867.[3]BudaM,MakiA,MazurowskiMA.Asystematicstudyoftheclassimbalanceprobleminconvolutionalneuralnetworks[J].NeuralNetworks,2018,106:249-259.[4]KhanMG,YaoJ,ZhangK,etal.Costsensitivedeepdecisiontreesandforests[J].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2017,28(1):28-40.[5]Fernandez-DelgadoM,CernadasE,BarroS,etal.Doweneedhundredsofclassifierstosolverealworldclass