不平衡數(shù)據(jù)分類和極限學(xué)習(xí)機算法研究的中期報告一、研究背景及意義隨著數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的數(shù)據(jù)被收集并應(yīng)用于各個領(lǐng)域。然而在實際應(yīng)用中，我們經(jīng)常遇到不平衡數(shù)據(jù)問題，即數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)目差別很大，這時候傳統(tǒng)的分類算法可能面臨很大的困難，因為模型更傾向于選擇數(shù)量較多的類別。因此，如何有效地處理不平衡數(shù)據(jù)分類問題一直是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個研究熱點。針對這一問題，近年來相關(guān)研究熱情不斷高漲。機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法因其表現(xiàn)出來的泛化能力和準(zhǔn)確性已在不平衡數(shù)據(jù)分類領(lǐng)域得到應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，研究人員進一步提出多種類別平衡技術(shù)。本文旨在研究不平衡數(shù)據(jù)分類問題，探索極限學(xué)習(xí)機算法在不平衡數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用，并研究不平衡數(shù)據(jù)分類中的類別平衡技術(shù)，為解決不平衡數(shù)據(jù)分類問題提供有力參考。二、研究內(nèi)容及方法1.不平衡數(shù)據(jù)分類（1）影響不平衡數(shù)據(jù)分類的因素影響不平衡數(shù)據(jù)分類的因素有以下三個方面：①樣本類別分布。在不平衡數(shù)據(jù)分類問題中，樣本類別分布是決定分類器訓(xùn)練過程的重要因素，因為過多數(shù)量少的樣本會導(dǎo)致模型偏向數(shù)量較多的類別。②分類器的表現(xiàn)。分類器的好壞直接關(guān)系到模型的精度和泛化能力。過擬合和欠擬合都會導(dǎo)致模型性能下降。③性能度量。不同性能度量對模型的評價和比較有不同的作用。在不平衡數(shù)據(jù)分類中，常用的性能度量有召回率、準(zhǔn)確率和F-1分?jǐn)?shù)。（2）不平衡數(shù)據(jù)處理方法不平衡數(shù)據(jù)處理方法分為從數(shù)據(jù)角度和算法角度兩個方面入手。①數(shù)據(jù)角度的方法：欠采樣、過采樣和合成采樣。②算法角度的方法：閾值移動、代價敏感學(xué)習(xí)（CSL）、集成學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)、基于核的算法、正則化算法、加權(quán)支持向量機（weightedSVM）等。2.極限學(xué)習(xí)機算法（1）算法基本原理極限學(xué)習(xí)機（ELM）是一種單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以快速且準(zhǔn)確地處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集。在ELM中，隨機初始化輸入層到隱層之間的鏈接權(quán)重和隱層到輸出層之間的鏈接權(quán)重，不需要迭代訓(xùn)練，而是通過最小二乘法直接學(xué)習(xí)輸出層的鏈接權(quán)重。ELM算法中隱層節(jié)點的數(shù)量不需要根據(jù)樣本量或類別數(shù)量設(shè)計，因此在處理不平衡數(shù)據(jù)分類問題時，ELM算法具有很好的魯棒性。（2）算法應(yīng)用ELM算法因其快速、準(zhǔn)確和可擴展性使其在許多任務(wù)中被廣泛應(yīng)用。ELMM-DEAM算法通過增加手動標(biāo)簽和自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)以處理不平衡數(shù)據(jù)。ELM-IMB算法通過增加隨機森林，最近鄰和三角插值來處理不平衡數(shù)據(jù)。三、預(yù)期成果及結(jié)論本次研究主要是解決不平衡數(shù)據(jù)分類問題，探索極限學(xué)習(xí)機算法在不平衡數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用，并研究不平衡數(shù)據(jù)分類中的類別平衡技術(shù)。本次研究的預(yù)期成果：（1）對不平衡數(shù)據(jù)分類問題有更深刻的理解；（2）熟練掌握機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，以及類別平衡技術(shù)；（3）熟練使用極限學(xué)習(xí)機算法解決不平衡數(shù)據(jù)分類問題。通過研究，我們可以得出以下結(jié)論：（1）不平衡數(shù)據(jù)分類問題是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)之一；（2）數(shù)據(jù)采樣和算法設(shè)計是解決不平衡數(shù)據(jù)分類問題的兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)；（3）極限學(xué)習(xí)機算法的優(yōu)秀魯棒性使其在不平衡數(shù)據(jù)分類問題中具有廣泛的應(yīng)用前景。四、研究計劃中期階段的研究計劃細節(jié)如下：1.回顧文獻，了解不平衡數(shù)據(jù)分類與類