《表5 不同方法的kappa系数F-measure、AUC值比较》

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《基于重采样与特征选择的不均衡数据分类算法》

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将未经采样的随机森林RF模型、只经过BSL采样的BSL-RF模型，只经过ReliefF特征选择的FS-RF模型和同时经过ReliefF与BSL-Sampling处理的BSL-FSRF模型（未进行参数寻优）在10个公共数据集进行了基础实验比较，可以看出重采样与特征选择结合算法的BSL-FSRF模型有一定的优势．经过BSL采样前后数据分布如表3，ReliefF算法在10个数据集上各特征权重比较如图2，表4给出了选取的各个数据集特征信息，分类后的结果如表5所示，其中AVG行代表10个数据集上各少数类评价指标的平均值．