使用SMOTE 算法實現過采樣（附Matlab 程序）
在機器學習領域，時常會出現某一類的樣本數量遠遠低於其他類的情況，即類不平衡問題。解決類不平衡問題通常有三種思路： 1. 欠采樣 2.過采樣 3.代價敏感學習 要解決類不平衡問題可以參考以下文獻： 《Learning from Imbalanced Data》 本文主要介紹SMOTE算法 ...
原文：spark實現smote近鄰采樣
一.smote相關理論 . SMOTE是一種對普通過采樣 oversampling 的一個改良。普通的過采樣會使得訓練集中有很多重復的樣本。 SMOTE的全稱是Synthetic Minority Over Sampling Technique，譯為 人工少數類過采樣法 。 SMOTE沒有直接對少數類進行重采樣，而是設計了算法來人工合成一些新的少數類的樣本。 為了敘述方便，就假設陽性為少數類，陰性 ...
2019-07-24 22:02 0 393 推薦指數：
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