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：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： . 欠采樣 .過采樣 .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算法的使用。 SMOTE算法是一種過采樣方法，它通過KNN算法來填充少數類樣本。博主在MATLAB中文論壇里找到了一個實現SMO ...
2021-05-17 10:13 0 3942 推薦指數：
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