使用SMOTE 算法实现过采样（附Matlab 程序）
在机器学习领域，时常会出现某一类的样本数量远远低于其他类的情况，即类不平衡问题。解决类不平衡问题通常有三种思路： 1. 欠采样 2.过采样 3.代价敏感学习 要解决类不平衡问题可以参考以下文献： 《Learning from Imbalanced Data》 本文主要介绍SMOTE算法 ...
原文：spark实现smote近邻采样
一.smote相关理论 . SMOTE是一种对普通过采样 oversampling 的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。 SMOTE的全称是Synthetic Minority Over Sampling Technique，译为 人工少数类过采样法 。 SMOTE没有直接对少数类进行重采样，而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本。 为了叙述方便，就假设阳性为少数类，阴性 ...
2019-07-24 22:02 0 393 推荐指数：
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