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不平衡数据分类方法及其在手机换机预测中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 不平衡数据分类研究现状第10-13页
        1.2.2 手机换机预测研究现状第13-14页
    1.3 本文的主要工作第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-16页
第2章 基本理论与方法第16-33页
    2.1 决策树算法第16-24页
        2.1.1 建树阶段第16-21页
        2.1.2 剪枝阶段第21-24页
    2.2 粗糙集理论第24-26页
    2.3 聚类算法第26-27页
    2.4 集成学习第27-30页
        2.4.1 Bagging算法第28-29页
        2.4.2 Ada Cost算法第29-30页
    2.5 不平衡数据分类的评价准则第30-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 基于分级式代价敏感决策树的手机换机预测方法第33-43页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 分级式代价敏感决策树第34-38页
        3.2.1 权重更新算法第35-36页
        3.2.2 改进的代价敏感决策树第36-38页
    3.3 测试过程第38-39页
    3.4 实验结果与分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于样本权重的不平衡数据欠抽样方法第43-54页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 样本权重的确定第44-45页
    4.3 分类器加权投票第45-46页
    4.4 非参数统计检验第46-47页
    4.5 实验结果与分析第47-53页
        4.5.1 UCI数据集第47-52页
        4.5.2 手机换机数据集第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第5章 结束语第54-56页
    5.1 主要工作与创新点第54-55页
    5.2 后续研究工作第55-56页
参考文献第56-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第62页

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