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在實際應用中的分類數(shù)據(jù)往往是非平衡數(shù)據(jù)，少數(shù)類別的數(shù)據(jù)可能有很大的分類代價。分類性能不僅要考慮分類精度，同時要考慮分類代價。該文擴展了支持向量機(SVM)學習方法，對于以高斯核為核函數(shù)時的少數(shù)類和多數(shù)類使用不同的懲罰參數(shù)C+, C-以獲得高敏感度的超平面，并提出利用遺傳算法對SVM的學習參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。給出一種新的評價函數(shù)，對分類結果的質(zhì)量進行評價。實驗結果證明，算法對于非平衡數(shù)據(jù)的分類有較好的效果，對少數(shù)類樣本預測的準確性較高。
關鍵詞：支持向量機；非平衡數(shù)據(jù)；評價函數(shù)；學習參數(shù)優(yōu)化
關鍵詞：支持向量機；非平衡數(shù)據(jù)；評價函數(shù)；學習參數(shù)優(yōu)化
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