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资源分类
搜索资源列表
不平衡数据集的几种处理程序SMOTE等
关于在不平衡数据集中需要用到的一些欠采样过采样的方法,SMOTE等算法的实现及其示例。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-06-14
文件大小:36864
提供者:
lee22901
Smote样本增加算法
本资源内主要包括smote样本增加算法,另外含有上采样和下采样算法,都是用matlab编写的。
所属分类:
其它
发布日期:2012-10-07
文件大小:36864
提供者:
zhaoliangtsc9
BorderlineSMOTE。java
最新BorderlineSMOTE算法,是对SMOTE的继承
所属分类:
Java
发布日期:2014-05-21
文件大小:3072
提供者:
u012576055
六种处理不平衡数据的采样方法
包含了六种不同的处理不平衡数据的方法,例如过采样、欠采样、SMOTE采样等,都是采用了MATLAB来编写的程序。
所属分类:
专业指导
发布日期:2015-05-04
文件大小:36864
提供者:
kevin_dengwenkai
Smote的matlab代码
关于MATLAB的smote的代码,参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子!
所属分类:
其它
发布日期:2015-10-29
文件大小:37888
提供者:
woniu2012_1991
SMOTE算法 MATLAB代码
此代码为MATLAB代码,介绍的是SMOTE算法,里面有算法流程和详细说明
所属分类:
数据库
发布日期:2018-05-28
文件大小:24576
提供者:
yundoummm
基于Boder-line的SMOTE算法
如何处理样本不均衡的问题,不局限于上采样或者下采样,还有一种是smote生成少数类的样本,但是传统的smote具有一定的局限性,本论文可以提供一些参考和解决的思路。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-07-17
文件大小:464896
提供者:
tongjinrui
随机森林+鸢尾花+SMOTE+PCA+LDA
包括了一个随机森林算法, 并使用两个数据集进行训练。里面包含一个脚本文件,并插入了SMOTE插值、PCA降维以及LDA降维。其他降维方式的工具包在我的其他文件中
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-08-27
文件大小:885760
提供者:
qq_35509823
Smote的matlab代码
关于MATLAB的smote的代码,参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子!
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-27
文件大小:36864
提供者:
ruoyun88
Smote的matlab代码
关于MATLAB的smote的代码,参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子!
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-26
文件大小:36864
提供者:
asdfg1asdfg
Smote的matlab代码
关于MATLAB的smote的代码,参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子!
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-17
文件大小:36864
提供者:
lokken
基于NRSBoundary-SMOTE的并行过采样算法
基于NRSBoundary-SMOTE的并行过采样算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:124928
提供者:
weixin_38522323
基于邻域粗糙集模型的边界过采样新算法:NRSBoundary-SMOTE
基于邻域粗糙集模型的边界过采样新算法:NRSBoundary-SMOTE
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38612568
整合 DBSCAN 和改进SMOTE 的过采样算法
整合 DBSCAN 和改进SMOTE 的过采样算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-01
文件大小:619520
提供者:
weixin_38671819
一种基于核SMOTE的非平衡数据集分类方法
本文提出一种基于核SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)的分类方法来处理支持向量机(SVM)在非平衡数据集上的分类问题.其核心思想是首先在特征空间中采用核SMOTE方法对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和特征空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练.实验表明,核SMOTE方法所合成的样本质量高于SMOTE算法,从而有效提高SVM在非平衡数据集上的分类效果.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:543744
提供者:
weixin_38742656
基于随机下采样和SMOTE的不均衡SVM分类算法
传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法进行过采样。实验部分将其应用在UCI数据集中并同其他采样算法比较,结果表明文中算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:855040
提供者:
weixin_38731761
所有机器学习算法:包括所有机器学习模型,包括所有机器学习预处理技术,例如1)抽样技术(欠采样,过采样,ROS和SMOTE)。 交叉验证(K折,分层K折),-源码
所有ML算法 它包括所有ML模型。(用于KTM和银行数据) 由所有ML预处理技术组成,如a。 采样技术(欠采样,过采样-ROS和SMOTE)b。 交叉验证(K折,分层K折)c。 主成分分析 具有HYPER参数校正的Boston数据集的套索和岭回归。 该存储库还包含我在编码文件中使用的RAW数据文件
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:590848
提供者:
weixin_42133329
SMOTE-Pytorch:SMOTE的Pytorch实现-源码
SMOTE:综合少数族裔过采样技术 关于 如果分类标签的分布不均等,则数据集将处于不平衡状态,因此,在诸如欺诈检测之类的大量现实世界中,常见的问题是100到1的不平衡。 已经进行了大量尝试来解决该问题。 然而,这个问题仍然被广泛讨论并且是研究的活跃领域。 这是SMOTE的Pytorch实现。 纸 SMOTE:综合少数族裔过采样技术: : 算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:143360
提供者:
weixin_42165980
基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法
分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一,非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中.本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法(ImSMOTE-RSTR*).通过改进的SMOTE方法创建新的人工合成少数类实例,并在此基础上应用基于粗糙集理论的子集下近似技术对训练集进行清理,该算法被验证得到较理想的结果.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:318464
提供者:
weixin_38594266
xgboost-smote-detect-fraud:我们可以对偏斜数据进行准确预测吗? 可以使用哪些采样技术。 在这种情况下可以使用哪些模型技术? 在此代码模式中找到答案!-源码
xgboost-smote-detect-fraud:我们可以对偏斜数据进行准确预测吗? 可以使用哪些采样技术。 在这种情况下可以使用哪些模型技术? 在此代码模式中找到答案!
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42121272
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