《表2 实验结果：面向非均衡数据类的朴素贝叶斯改进算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《面向非均衡数据类的朴素贝叶斯改进算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

1) 从表2可看出，DA1-WNB和A-WNB的少数类分类准确率较NB有显著提高，9个样本TPR超过了NB，7个样本AUC超过了NB。但其对样本总数少的样本分类时，如样本3，结果不如预期。主要原因是，少量数据时主成分提取不准确，两个加权算法扩大了次要特征的作用，导致了TPR降低。