Обучение на несбалансированных выборках ансамбля классификаторов при анализе состояния сетевых сегментов

Актуальность рассматриваемой в статье темы состоит в решении проблемных вопросов идентификации редких событий в условиях дисбаланса обучающих множеств. Цель исследования – анализ возможностей ансамбля классификаторов, обученных на разных подмножествах разбалансированных данных. Обозначены предпосылки возникновения несбалансированных данных при формировании обучающих выборок. Предложено решение, основанное на применении ансамбля классификаторов, обученных на различных обучающих выборках, в которых имеется дисбаланс классифицируемых событий. Приведен анализ возможности применения несбалансированных тренировочных множеств для ансамбля классификаторов, где усреднение ошибок п…