《表2 SVM算法分类后的F-measure值比较Tab.2 Comparison of F-measure values after SVM classification》

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《基于遗传算法的一种不平衡数据集采样方法GSA》

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本实验采用SVM算法来对平衡后的样本集做分类，然后利用F-measure值来对分类结果进行评价分析，结果如表2所示，实验横向对比了原始数据、随机过采样和SMOTE算法过采样后三种数据集的分类F-measure值。由实验结果可知，GSA算法的F-measure值都高于其他方法，分类精度得到了提高。