《表4 四种模型十折交叉验证稳定性》

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《基于不平衡大数据的CS-AdaBoost-DT模型在家电产品质检中的应用》

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稳定性是判断模型是否健壮的重要指标。研究通过对十折交叉验证的每个指标进行标准差计算，进一步获取分类结果的离散程度；并绘制相关折线图以更加直观地表示模型分类的稳定性。根据3.2.2的分析，SVM无法有效检测出不合格品样本，因此不再对其稳定性进行比较。从表4中可以发现，十折交叉验证中CS-Ada Boost-DT模型的漏检率、AUC与G-mean的标准差均小于DT与Ada Boost-DT。由此，CS-Ada Boost-DT在不平衡样本的分类稳定性方面具有一定优势。