不平衡数据分类的问题,真的是老前端经常碰到的那种“看起来小,做起来难”。林智勇写的《不平衡数据分类的研究现状》就挺值得一读的。里面把各种应对策略——像是SMOTE、代价敏感学习、集成学习这些,都讲得还挺到位。要是你最近在搞欺诈检测、医疗数据啥的,用得上这些思路。
不平衡数据分类的研究现状
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SMOTE算法
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参数
sample:少数类样本的二维数组 (numpy)。
N:SMOTE的过采样倍数,为整数。
k:用于查找最近邻的邻居数量,为整数,且 k <=
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