非平衡数据

非平衡数据分类问题在数据挖掘中是一个挺常见的挑战，尤其是当遇到样本分布不均的情况时，起来就有点棘手了。其实，多情况下，如果没有专门的技术，分类模型会偏向预测多样本的类别，导致分类效果不太理想。所以，针对这种情况，非平衡类数据分类方法就显得蛮重要的了。嗯，如果你在做分类任务时发现有这种问题，可以考虑用一些技巧，比如重采样、调整分类阈值等。通过这些方法，可以让你的模型在非平衡数据时更加准确和公平。

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。

应用广泛的机床主轴平衡图纸，适用于加工中心、立式和卧式机床。

GENEUS是一个用于求解一维超导纳米结构中的Usadel扩散方程的数值程序集，适用于平衡和非平衡状态。该程序功能强大，可处理包含磁性元件、自旋轨道耦合、自旋相关散射、强极化磁界面、电压梯度和温度梯度的系统。该套件还包括专门程序，用于计算上述混合结构的临界温度和相图。GENEUS采用用户友好的设计：通过简单的配置文件进行配置，可包含初始化物理系统的数学表达式，输出可以轻松导入到Gnuplot或Matlab中。此外，GENEUS使用现代面向对象Fortran编写，兼顾简洁性和效率。该软件是在挪威科技大学的博士研究期间开发的，采用基于BSD的开源许可证发布。

Matlab开发：平衡实现算法。模型订单缩减。

加权平衡树（Weighted Balanced Trees, WBTs）概述 加权平衡树是一种自平衡树结构，广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树，加权平衡树的每个结点储存其子树的大小，这一属性支持高效的顺序统计操作。 主要特点 自平衡性：在插入和删除操作后，通过树旋转重新平衡。 结点储存子树大小：这种方式使得查询操作更高效，尤其是顺序统计操作。 实现关键步骤 定义结点结构：储存值、左子树、右子树、子树大小等。 插入和删除操作：在插入或删除结点后，依据加权平衡规则调整结构。 树旋转：若某结点的左右子树大小不满足平衡条件，通过左旋和右旋操作平衡。 Python代码

BDW 3.2新增功能，为非报表类应用提供数据映射，方便金融机构快速定位所需组件。信用风险评估的组件（PD、LGD、EAD、Maturity、Expected Loss、证券化框架等）对应特定AST，详细分析信用风险组件的数据需求，支持标准法和高级内部评级法，并可定制扩充以满足其他领域的非报表应用需求。

B树，全称为平衡多路查找树，是一种自动调整的树状数据结构，主要应用于数据库和文件系统。它能有效地维护数据排序，并支持快速的查找、插入和删除操作。B树的节点可以拥有多个子节点，这一点与二叉搜索树有着显著区别。每个节点按升序排列关键字，每个关键字对应一个子节点。根节点至少有两个子节点，除非它为叶节点。叶节点不包含分支，通常包含指向相邻叶节点的指针，形成顺序链以便于遍历所有元素。

平衡二叉B树（Red Black Tree）是一种自平衡二叉查找树，是计算机科学中常用的数据结构之一，主要用于实现关联数组。这种树最早由Rudolf Bayer在1972年提出，最初称为平衡二叉B树（Symmetric Binary B-Trees）。后来，Leo J. Guibas和Robert Sedgewick在1978年对其进行了改进，形成了今天所知的红黑树。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。