技术特征：
技术总结
本发明提供一种基于采样与特征简约的非平衡数据集转换方法及系统，该方法利用采样方法对非平衡数据集中的样本进行采样，使少数类样本数目达到与多数类样本数目接近平衡；然后利用特征与类别标签之间的相关性对特征进行从大到小的排序；再从特征的最后一维开始按照顺序依次删除一维特征，每删除一维特征就将减少一维特征的样本数据集输入随机森林模型，计算这些样本对应的ACC值，比较所有ACC值，选取最大ACC值对应的特征维度作为特征约简的目标特征维度。通过以上转换方法获得的新的非平衡数据输入到多分类SVM进行训练，可显著提高分类的准确性。
技术研发人员：龙春;魏金侠;万巍;赵静;杨帆
受保护的技术使用者：中国科学院计算机网络信息中心
技术研发日：2019.06.13
技术公布日：2019.10.18