《表5 不同分类算法的accuracy、F-measure和G-mean》

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《基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法》

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确定算法参数后，通过accuracy、F-measure和G-mean三种评价指标比较分析不同分类算法的性能。其中传统SVM[19]、RVM[21]表示不对数据集作采样处理、直接进行分类训练；SL-SMOTE+RVM[20]表示先使用基于安全级别评估的过采样算法增加靠近相关向量的少数类样本，再使用均衡后的数据训练RVM分类器；SL-SMOTE+RU+RVM表示采用加入随机欠采样[19]的混合采样策略。由于IPTV两种类型的数据量通常悬殊很大，为了同时从不同类别比例角度验证LFOA-HSRVM算法的性能，本实验从预处理后的数据集中选取100个报障样本，并按20∶1，40∶1，60∶1，80∶1的类别比例分别确定了四组实验样本，十折交叉验证后的实验结果汇总如表5所示。