摘要：在設備故障診斷過程中,數據集中正負分類樣本數量相差較為懸殊等數據不平衡問題會導致診斷準確率降低。為減少由于正負類樣本不均衡而導致的誤判,提高設備故障診斷準確率,提出一種代價敏感方法。該方法借助Boosting方法,通過多次概率采樣生成多個模型,并確定每個模型的權重。其中采樣的概率取決于代價調整值,所提方法在每一個迭代過程中根據上一次迭代的結果對代價調整值進行調整。通過實驗,并與其他方法進行對比,結果表明與采用固定的代價敏感值及非代價敏感方法相比,提出的方法具有更好的表現。