基于重采样的代价敏感学习在网络贷款用户分类中的应用



基于重采样的代价敏感学习在网络贷款用户分类中的应用

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基于重采样的代价敏感学习在网络贷款用户分类中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第11-21页
1.1 问题的提出	第11-13页
1.1.1 选题的研究背景	第11-12页
1.1.2 选题的目的及意义	第12-13页
1.2 国内外研究综述	第13-18页
1.2.1 网络贷款国外研究综述	第13-15页
1.2.2 类别不平衡问题国内外研究综述	第15-18页
1.3 本文的主要研究内容	第18-20页
1.4 本文的结构安排	第20-21页
第二章分类算法	第21-31页
2.1 常用的分类算法	第21-23页
2.1.1 决策树	第21页
2.1.2 逻辑回归	第21-22页
2.1.3 支持向量机	第22-23页
2.2 分类器性能评估	第23-26页
2.2.1 分类器常用的数值评价指标	第23-24页
2.2.2 分类器常用的可视化评价指标	第24-26页
2.3 类别不平衡分类问题	第26-27页
2.3.1 类别不平衡分类问题的难点	第26-27页
2.3.2 类别不平衡分类问题的常用解决办法	第27页
2.4 代价敏感分类问题	第27-30页
2.4.1 代价敏感分类问题的定义	第28页
2.4.2 代价敏感问题的常用解决办法	第28-29页
2.4.3 代价敏感学习的评价指标	第29页
2.4.4 典型的代价敏感学习算法	第29-30页
2.5 本章小结	第30-31页
第三章样本重采样算法	第31-46页
3.1 改进的随机平衡采样算法	第31-35页
3.1.1 随机平衡采样算法	第31-33页
3.1.2 改进的随机平衡采样算法	第33-35页
3.1.3 改进的随机平衡采样Bagging集成算法	第35页
3.2 基于IRBSBagging算法的仿真实验	第35-41页
3.2.1 以决策树作为基分类器	第35-37页
3.2.2 以LR作为基分类器	第37-39页
3.2.3 以SVM作为基分类器	第39-40页
3.2.4 实验结果分析	第40-41页
3.3 基于IRBSBagging算法的贷款用户分类应用	第41-45页
3.3.1 数据预处理	第41-42页
3.3.2 实验结果及分析	第42-45页
3.4 本章小结	第45-46页
第四章代价敏感学习	第46-59页
4.1 改进的代价敏感决策树算法	第46-48页
4.1.1 代价敏感决策树算法	第46-47页
4.1.2 加入类分布的代价敏感决策树算法	第47页
4.1.3 改进的代价敏感决策树的集成算法	第47-48页
4.2 基于IID3cs算法的仿真实验	第48-56页
4.2.1 Sick数据集实验	第49-50页
4.2.2 Hepatitis数据集实验	第50-52页
4.2.3 Ionosphere数据集实验	第52-53页
4.2.4 BankMarketing数据集实验	第53-55页
4.2.5 实验结果分析	第55-56页
4.3 基于IID3cs算法在网络贷款用户分类中的应用	第56-58页
4.3.1 实验设置	第56页
4.3.2 实验结果及分析	第56-58页
4.4 本章小结	第58-59页
第五章基于重采样的代价敏感学习	第59-65页
5.1 基于重采样的代价敏感学习的仿真实验	第59-62页
5.1.1 Sick数据集	第59-60页
5.1.2 Hepatitis数据集	第60页
5.1.3 Ionosphere数据集	第60-61页
5.1.4 BankMarketing数据集	第61-62页
5.2 基于重采样的代价敏感学习在网络贷款用户分类中的应用	第62-64页
5.3 本章小结	第64-65页
总结与展望	第61-67页
参考文献	第67-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第72-73页
致谢	第73-74页
附件	第74页

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