《表8 不同算法下的AUC值对比》

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《基于密度峰值的Adaboost算法》

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此外也可以发现，本文算法和RUSBoost对于数据集glass4的分类性能并不理想，而SMOTEBoost分类性能最佳，这表明基于集成过采样思想的SMOTEBoost方法在处理不平衡率适中且多数类和少数类样本数据都比较少的数据集时比较占据优势。