面向不平衡数据集的一种改进的加权超限学习机分类算法

标准的加权超限学习机在训练不平衡数据集时,只对不同类之间赋予类权值而没有对个体的样本赋予不同的权值,忽视了样本个体的差异.针对这种情况,利用标准的超限学习机估算个体样本的权值,并与类权值结合,提出了一种改进的双重加权超限学习机分类算法,算法能很好地处理分类任务中各类训练数据分布不平衡的情形.实验结果表明,双重加权超限学习机分类算法与单重加权超限学习机、无权超限学习机相比较,在提高分类精度方面取得了较好的效果.

An Improved Weighted Extreme Learning Machine for Classification of Imbalanced Data Sets