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针对制造业不平衡数据的预测问题,提出一种基于混合采样的预处理方法.通过结合过采样和欠采样的方法对样本数据进行处理,即适当减少多类样本数据和增加少类样本数据,结合部分机器学习分类器进行分类预测.实验结果表明,利用混合采样后的样本数据,其分类准确率明显优于单独使用过采样的数据及单独使用欠采样的数据,在F_mean值和G_mean值上,混合采样后取得了较高的值.
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计算机工程与设计
ISSN： 1000-7024
CN： 11-1775/TP
Year： 2018
Issue： 4
Volume： 39
Page： 1053-1058
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