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 ...
原文：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， 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 而如果正类样本有 个 负类样本仅 个，就意味着存在类不平衡。把样本数量过少的类别称为 少数类 。 SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本，合成 ...
2019-10-23 15:22 0 2447 推荐指数：
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