改进的超限学习机及其在不平衡数据中的应用

作者：李晗缦; 王丽丹^*; 段书凯

来源：西南大学学报(自然科学版), 2020, 42(06): 140-148.

DOI：10.13718/j.cnki.xdzk.2020.06.016

• 分层交叉验证
• 集成学习
• 超限学习机
• 不平衡数据分类

超限学习机(ELM)作为一种简单高效的学习算法被广泛应用于分类和拟合问题中.但是ELM在训练过程中逼近所有的样本容易造成过拟合,并且单个的ELM在不平衡数据分类上效果欠佳.因此,本文提出了一种新的基于分层交叉验证的集成超限学习机,该算法在训练阶段将集成学习和分层交叉验证相结合:①集成学习通过将若干个网络组合大大提高分类性能;②分层交叉验证最大程度学习样本的分布特点.基于KEEL数据库的不平衡数据分类问题的实验表明,新提出的算法更加稳定并且有更高的分类性能.

• 出版日期2020
• 单位西南大学