基于代价敏感svm的直接优化f-measure算法研究

《基于代价敏感svm的直接优化f-measure算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、密级：保密期限；导氣乂篷硕±学位论文基于代价敏感ＳＶＭ的直接优化Ｆ－ｍｅａｓｕｒｅ算法研究ＲｅｈＤ－ｓｅａｒｃｏｎｉｒｅｃｔｌＯｔｉｍｉｚｉｎＦｍｅａｓｕｒｅＡｌｏｒｉｔｈｍ；？ｙｐｇｇ：ＢａｓｅｄｏｎＣｏｓｔ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅＳＶＭ学号Ｅ１４３０１１１８．％：‘姓名周源学位类别工程硕±学科专业故化下洁牛人１十丄平王（工程领域）指导教师程凡副教授完成时间２０１６年５月答辩委员会＾主席签名

2、＾＇．．．、．．式ｉ护Ｌ．．．ｊＩ．．．■＇－ａ．．．ｕ．，Ｉ．．三Ｊ■Ｖ１．．－？．．？．ｔ＇．．．？．４．Ｉ独创牲声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导卿指导下进行的研究工作及取得的＾１乂标注和致谢的地方外研究成果。据我所知，除了文中特别加，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我罔工作的同志对本研究所做的任何贡献均

3、已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学佐沦文作者签名：。＾年Ｈ：签字日期月？家同巧，２／＾２学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徵大学有关保留、使用学位沦文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅！＾。本人授权安徽大学可乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检Ｌ索，可乂采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）。学位论文作者签名；词希导卿签如承吨签字日期：

4、屋年Ｌ《日签字日期：年月＾曰Ｍ為４（）＾安徽大学硕±学位论文＾摘要随着社会的发展、科学的进步，数据挖掘和机器学习等领域的研究正逐渐改变我们的生活。数据分类作为机器学习和数据挖掘领域的重要组成部分，成为众多学者的研究重点，人们提出了不同的分类算法来构建不同的分类器。Ｗ二分类一，般选用查为例当样本数据分布不平衡时，为了更准确的度量分类器的性能，－准率和查全率的调和平均Ｆ－ｍｅａｓｕｒｅ作为评估标准ｍｓｕｒｅ。由于Ｆｅａ在不平－ｍｅａｓｕｒｅ的分类器是近衡分类的广泛应用

5、，如何设计出有效的面向Ｆ年来的研究－热点。但是由于Ｆｍｅａｓｕｒｅ的非，直接优化起来较为困难凸性，现有的优化算法Ｆ－ｍｅａｓｕｒｅ的学习器主要通过代价敏感算法或者直接优化算法构造面向。不同于一－ｍｅａｓｕｒｅ已有的研究，本文ＷＳＶＭ为王具，提出种结合代价敏感和直接优化Ｆ的新型算法。本文的主要工作如下：１文中从二分类入手，介绍了基于支持向量机的二分类学习及不平衡二分（）－ｍｅａｓｕｒｅ类的度量标准Ｆ，并在此基础上，分析了现有代价敏感算法和直接优化一Ｆ－二ｍｅａｓｕｒｅ算法的研

6、究现状，提出了种将者相融合的新方法。一２新方法首先给出了从最大化Ｆ－ｍｅａｓｕｒｅ到代价敏感ＳＶＭ的个直接转（）换。针对新的目标函数具备非光滑从而导致传统梯度优化算法难Ｗ直接使用的特点，且算法的，提出使用基于次梯度的束方法进行求解。不仅可解决上述问题１迭代次数仅为０（，不依赖于样本数。不平衡数据集上的实验表明）：相比起己£－ｍｅａｓｕｒｅ的分类器有面向Ｆ，本文所提算法得到的模型明显更加精确。（３）针对束方法在求解主问题最小值时是通过转换成对偶问题来解决的，而算法内部的每次迭

7、代只能保证对偶问题的单调递増，并不能保证主问题的单调递一减，可能降低算法的收敛速度。提出个高效的线性捜索算法，确保了主问题的一，消除了主问题的波动。单调递减，进步提高了算法的效率大规模数据集上的实验表明，该算法不仅能获得高精度的二分类模型，且相比起已有其他直接优化－ｍｅａｓｕｒｅ算法也更为高Ｆ效。Ｆ－ｍ法关键词；ｅａｓｕｒｅ支持向量机衡二分类代价敏感；线性搜；；不平：；束方索Ｉ安巧大学硕±学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｌｒａｄＷｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

8、ｏｆｓｏｃｉｅｔｙａｎｄｔｈｅｒｏｒｅｓｉｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅ〇肋ｌｉｖｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｇ，ｇｒａｄｕａｌｌｙｃｈａｎｇｅｄｂｙｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｓａｎｉｍｏｒｔａｎｔａｒｔｏｆｔｈｏｓｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｈａｖｅａｔｔｒ