医保异常检测的分类集成算法研究

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医保异常检测的分类集成算法研究

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医保异常检测的分类集成算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 医保异常检测的研究现状	第12-14页
1.2.2 分类集成学习的研究现状	第14-15页
1.3 本文研究内容与创新	第15-16页
1.4 本文组织结构	第16-17页
第二章相关理论基础	第17-31页
2.1 集成分类器	第17-18页
2.2 集成分类器的设计	第18-21页
2.2.1 基分类器生成方式	第18-20页
2.2.2 基分类器组合方式	第20-21页
2.3 选择性集成	第21-23页
2.3.1 选择性集成的理论基础	第21页
2.3.2 选择性集成方法	第21-23页
2.4 常用的集成模型	第23-27页
2.4.1 Bagging	第23-25页
2.4.2 Adaboost	第25-26页
2.4.3 随机森林	第26-27页
2.5 非平衡分类常用评价指标	第27-29页
2.5.1 F-measure	第28-29页
2.5.2 ROC曲线	第29页
2.6 本章小结	第29-31页
第三章医保数据集处理	第31-46页
3.1 数据预处理	第31-35页
3.1.1 噪声处理	第31-32页
3.1.2 空缺值处理	第32页
3.1.3 特征选择	第32-34页
3.1.4 特征提取	第34-35页
3.2 医保数据的非平衡性及分类难点	第35-37页
3.2.1 医保数据的非平衡性	第35-36页
3.2.2 医保数据的分类难点	第36-37页
3.3 非平衡医保数据的解决策略	第37-45页
3.3.1 欠抽样	第37-38页
3.3.2 过抽样	第38-39页
3.3.3 smote抽样	第39-40页
3.3.4 混合抽样	第40-42页
3.3.5 抽样处理结果对比	第42-45页
3.4 本章小结	第45-46页
第四章基于改进的随机森林算法模型	第46-55页
4.1 改进数据的处理方式	第46-48页
4.1.1 随机森林抽取数据特点	第46-47页
4.1.2 基于混合抽样改进思路	第47页
4.1.3 基于SMOTE抽样改进思路	第47-48页
4.2 改进基分类的选择	第48-51页
4.2.1 随机森林组合基分类器特点	第48-49页
4.2.2 按分类性能筛选基分类器	第49-50页
4.2.3 按相似程度筛选基分类器	第50-51页
4.3 算法模型	第51-54页
4.4 本章小结	第54-55页
第五章基于医保数据的集成算法	第55-74页
5.1 基于混合抽样的随机森林改进算法实验	第55-61页
5.1.1 基于混合抽样平衡数据模块的实验	第55-58页
5.1.2 按分类性能筛选基分类器模块的实验	第58-60页
5.1.3 按相似程度筛选基分类器模块的实验	第60-61页
5.2 基于SMOTE抽样的随机森林改进算法实验	第61-66页
5.2.1 基于smote抽样平衡数据模块的实验	第62-63页
5.2.2 按分类性能筛选基分类器模块的实验	第63-64页
5.2.3 按相似程度筛选基分类器模块的实验	第64-66页
5.3 集成算法对比	第66-73页
5.3.1 基于混合抽样的随机森林改进算法有效性分析	第66-68页
5.3.2 基于smote抽样的随机森林改进算法有效性分析	第68-69页
5.3.3 两种改进方法的对比分析	第69-71页
5.3.4 可疑样本分析	第71-73页
5.4 本章小结	第73-74页
第六章总结与展望	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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