作者：杨磊; 陆慧娟; 严珂; 叶敏超代价敏感平衡精度超限学习机基因表达数据
摘要：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
