《表3 MNIST-large数据集实验结果》

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《改进的不平衡贝叶斯学习分类模型研究》

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为了验证本文方法的有效性，以MNIST数据集为基础建立了一个不平衡训练数据集MNIST-large，该训练集中0～9类样本数量分别为5 000、500、450、400、350、300、250、200、150、100，其余所有样本作为测试集。在MNIST-large数据集上的实验结果如表3所示。由表3结果可以看出，CML方法在少数类样本上具有更高的准确率，在mean和G-mean指标上也得到了更好的结果。