Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging (Hido & Kashima, 2008) cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Chúng tôi đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting (Freund & Schapire, 1995), Random forest (Breiman, 2001), làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định (Quinlan, 1993). Chúng tôi cũng đề xuất điều chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số theo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần. Kết.
