《表7 LR分类器结果信息》

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《面向信贷不平衡数据的高斯混合欠采样算法》

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在现实世界中数据集不可避免地会具有很多噪声数据，噪声数据是指样本中含有错误的值。为了系统地验证GM-MUSA算法对噪声数据的鲁棒性，实验中人为地加入一些噪声数据，并调整噪声数据的级别程度来测试GMMUSA算法对噪声数据的鲁棒性。该实验对原始数据集注入不同程度的噪音数据，观察算法的鲁棒性，LR分类器和DT分类器详细结果见表7和表8。