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：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： . 欠采样 .过采样 .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算法的使用。 SMOTE算法是一种过采样方法，它通过KNN算法来填充少数类样本。博主在MATLAB中文论坛里找到了一个实现SMO ...
2021-05-17 10:13 0 3942 推荐指数：
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