面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的研究與應(yīng)用的開題報(bào)告

面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的研究與應(yīng)用的開題報(bào)告一、選題背景在機(jī)器學(xué)習(xí)中，分類問題一直是研究的重要問題之一。而面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的研究則是分類問題中一個(gè)更為具有挑戰(zhàn)性的問題。失衡數(shù)據(jù)集是指數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量相差較大，這會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)數(shù)量較少的類別分類性能較差，而且在某些應(yīng)用場(chǎng)景中這一問題更加突出。因此，如何有效地處理和利用失衡數(shù)據(jù)集分類問題，已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)方向之一。二、研究?jī)?nèi)容和意義在本項(xiàng)目中，我們將主要研究面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的算法和模型，并將其應(yīng)用到實(shí)際問題中。具體研究?jī)?nèi)容包括：1.對(duì)面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的相關(guān)算法和模型進(jìn)行調(diào)研和比較。2.根據(jù)實(shí)際問題的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適用于失衡數(shù)據(jù)集的特定數(shù)據(jù)處理方法。3.以公共數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)適用于失衡數(shù)據(jù)集的分類算法和模型。4.利用所設(shè)計(jì)的算法和模型，完成特定應(yīng)用場(chǎng)景下的分類問題，比較其性能與其他方法的差異。本研究的意義在于提高失衡數(shù)據(jù)集分類問題的解決能力，加深對(duì)分類問題的研究，應(yīng)用于實(shí)際問題中，具有一定的應(yīng)用前景。三、研究方法本項(xiàng)目將借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域現(xiàn)有的對(duì)于失衡數(shù)據(jù)集分類問題的研究成果，主要采用以下方法：1.需要對(duì)經(jīng)典的方法（如傳統(tǒng)SVM，決策樹等）進(jìn)行調(diào)研，以掌握傳統(tǒng)方法在面對(duì)失衡數(shù)據(jù)問題時(shí)的處理策略2.分析目前常用方法，例如簡(jiǎn)單欠采樣、復(fù)雜欠采樣、過采樣以及基于代價(jià)敏感的分類算法，對(duì)其進(jìn)行比較和評(píng)估。3.對(duì)使用特定算法和模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在常用公共數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比和性能評(píng)估。四、預(yù)期成果1.通過調(diào)研和實(shí)驗(yàn)，總結(jié)面向失衡數(shù)據(jù)集分類問題的常用算法和模型，以及它們的優(yōu)劣性。2.提出針對(duì)具體問題的數(shù)據(jù)處理方法，提升分類效果。3.在常用公共數(shù)據(jù)集上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于失衡數(shù)據(jù)的分類算法和模型，評(píng)估性能優(yōu)劣。4.將所得到的算法和模型應(yīng)用于實(shí)際問題中，進(jìn)行試驗(yàn)評(píng)估。五、計(jì)劃進(jìn)度任務(wù)時(shí)間表|任務(wù)|時(shí)間||-----------|----------||調(diào)研相關(guān)方法|1個(gè)月||設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理方法|1個(gè)月||實(shí)現(xiàn)算法和模型|2個(gè)月||實(shí)驗(yàn)評(píng)估|1個(gè)月||研究報(bào)告書寫|1個(gè)月|六、參考文獻(xiàn)1.He,H.,&Garcia,E.A.(2009).Learningfromimbalanceddata.KnowledgeandDataEngineering,IEEETransactionson,21(9),1263-1284.2.Batista,G.E.,Prati,R.C.,&Monard,M.C.(2004).Astudyofthebehaviorofseveralmethodsforbalancingmachinelearningtrainingdata.ACMSIGKDDExplorationsNewsletter,6(1),20-29.3.Chawla,N.V.,Bowyer,K.W.,Hall,L.O.,&Kegelmeyer,W.P.(2002).SMOTE:Syntheticminorityover-samplingtechnique.Journalofartificialintelligenceresearch,16,321-357.4.Seiffert,C.,Khoshgoftaar,T.M.,VanHulse,J.,&Napolitano,A.(2010).RUSBoost:Ahybridapproachtoalleviatingclassimbalance.Systems,Man,