《表6 数据均衡前后数据占比比较》

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《基于团簇随机连接的CliqueNet航班延误预测模型》

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本次训练使用的航班延误数据量较大，可达到百万级，各延误等级之间的数据样本数目差距很大，考虑到实验中的数据不均衡问题，在转换成输入矩阵时对样本进行重采样：通过上采样增加延误航班类别的数据条目，对正常航班采用下采样以减少样本数量，来适当地改变样本的分布。但是实际生活中的正常航班和延误航班数目差距很大，尤其是表3中重度延误情况，即使使用数据均衡，其数据占比仍然相差较大，但考虑其仍然符合实际的期望，故使用重采样后的数据集作为训练样本，具体信息如表6所示。训练使用的测试数据集在每种分类中按照1/10的比例随机挑选。