文件名称：subset-smote
文件大小：578KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 09:56:24
JupyterNotebook
低音 使用SMOTE或SubsetSMOTE执行SubsetSMOTE过采样并创建类平衡的袋装分类器的类的集合。 两个主要的类是： SubsetSMOTE ：将SubsetSMOTE应用于部分功能 SyntheticBaggingClassifier ：从使用eithe过采样的数据包中创建分类器集合 子集 使用不平衡学习API演示SMOTE和SubsetSMOTE的笔记本集合。 SubsetSMOTE将SMOTE应用于功能的子集，而不是所有功能。 这导致为少数类创建新的样本，这些样本是要素子集的随机凸组合。 下图显示了SMOTE和SubsetSMOTE之间的区别。 在SMOTE中，选择了来自少数群体的锚点$ X_ {a} $及其对应的k个近邻。 然后，通过锚点和附近点之间的随机凸组合来创建合成数据点$ X_ {s} $。 重复执行此综合数据创建过程，直到少数派类具有与多数派相同数量的示
【文件预览】：
subset-smote-master
----smote-subsetsmote.jpeg(74KB)
----1-bagged-subset-smote.ipynb(15KB)
----bass.py(21KB)
----0-toy-example-SMOTE-vs-subsetSMOTE.ipynb(670KB)
----.gitignore(20B)
----readme.md(5KB)