过采样中用到的SMOTE算法
平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本 ...
原文：过采样算法之SMOTE
SMOTE Synthetic Minority Oversampling Technique ，合成少数类过采样技术 它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别 Specific 而不够泛化 General ，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本 ...
2019-07-01 23:46 0 3214 推荐指数：
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