過采樣算法之SMOTE
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少數類過采樣技術．它是基於隨機過采樣算法的一種改進方案，由於隨機過采樣采取簡單復制樣本的策略來增加少數類樣本，這樣容易產生模型過擬合的問題，即使得模型學習到的信息過於特別(Specific ...
原文：過采樣中用到的SMOTE算法
平時很多分類問題都會面對樣本不均衡的問題，很多算法在這種情況下分類效果都不夠理想。類不平衡 class imbalance 是指在訓練分類器中所使用的訓練集的類別分布不均。比如說一個二分類問題， 個訓練樣本，比較理想的情況是正類 負類樣本的數量相差不多 而如果正類樣本有 個 負類樣本僅 個，就意味着存在類不平衡。把樣本數量過少的類別稱為 少數類 。 SMOTE算法的思想是合成新的少數類樣本，合成 ...
2019-10-23 15:22 0 2447 推薦指數：
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