《表6 与其他方法的比较》

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《混合采样与遗传算法相结合的垃圾网页检测》

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Singh S等[23]提出了基于关联的特征选择和粒子群优化策略的分类器，其实验的数据集分别为基于内容、链接、内容和链接、完整内容和转换链接的特征集，并不是将所有的特征放在一起进行选择，其F1值并不如RUOS+GA+XGBoost高．Scarselli F等[24]提出了包含概率映射图自组织映射和图神经网络的图层叠架构技术．由于数据集具有不平衡的特点，样本很容易被分到多数类样本中，准确率并不是评价分类器好坏的最优指标，而其F1值明显低于RUOS+GA+XGBoost，因此所提出的算法在F1值这个评价指标上提升显著，而准确率却较低．说明所提算法还有改善的空间，下一步将进一步研究特征工程，将特征工程与遗传算法相结合，提高分类器的准确率．