BorderlineSMOTE 的使用实例code

最新推荐文章于 2025-10-10 19:23:07 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24591139/article/details/100328640

本文探讨了从Vue框架到React框架的过渡，包括它们的核心原理、组件化开发和现代前端技术趋势。
BorderlineSMOTE。java
05-21
最新BorderlineSMOTE算法，是对SMOTE的继承
基于Boder-line的SMOTE算法
07-17
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。
SMOTE 算法详解：解决不平衡数据问题的有效工具
最新发布
2401_88885149的博客
10-10 1219
在机器学习和数据科学领域，处理不平衡数据集是一个常见且具有挑战性的问题。不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异，其中某一类别的样本数量远多于其他类别。这种情况在现实世界中比比皆是，例如：​当模型面对这些不平衡数据时，它往往会偏向多数类，而忽视少数类 —— 即使少数类通常是我们更关心的类别（比如欺诈交易或疾病诊断）。传统的处理方法如随机过采样（简单复制少数类样本）或随机欠采样（删除多数类样本）虽然简单直接，但存在明显缺陷：前者容易导致过拟合，后者则可能丢失重要信息。
Borderline_Smote.py
09-07
Borderline SMOTE 代码复现，其中参数可调，可设置希望创建数据的大小，代码简单易读懂，适合出血python和数据分析的同学下载，如有不懂可以留言
不均衡数据集采样2——BorderlineSMOTE算法（过采样）
呆萌的代Ma
12-17 4523
论文：Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.308.9315&rep=rep1&type=pdf Borderline Smote 算法只过采样小样本数据的边界 算法思路： 从小样本出发，计算小样本点ppp的k近邻的全部样本，如果： 1> 全是其.
Borderline-SMOTE算法介绍及Python实现【内附源代码】
车手只需要车和手，压力来自轮胎
12-30 1万+
机器学习之Borderline-SMOTE算法介绍及Python实现，内附源代码鸭！~
Code128Auto实例
12-14
Code128Auto是一个在VB（Visual Basic）环境中用于生成Code128条形码的实例。Code128条形码是一种广泛应用的高密度条形码标准，它能够编码所有的128个ASCII字符，包括字母、数字和一些特殊字符。在VB中，Code128Auto...
解析字符串转化为对象+code转desc+通过值实例枚举类+EnumUtil+PackageUtils工具类
12-18
解析字符串转化为对象+code转desc+通过值实例枚举类+EnumUtil+PackageUtils工具类 ZipInputStream实现压缩文件的读取与数据转化的过程，利用反射实现根据枚举值获取枚举对象。
Qt项目开发实例 （含源码）
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啊渊的专栏
11-29 14万+
qt教程、qt项目、qt下载、qt项目实战、qt多线程。本文通过分析demo源码，QT实战的方式进行学习，学习路线是以实战为目录，全面的使用自己的学习知识，文章中编写一系列的学习游戏demo，与大家一起分享。
code v学习实例
04-26
CODEV的一些系统设定能够影响整体外形和使用效果。这些系统中的许多是总体设定或个人偏好设定（例如，字体尺寸等)，但是如果与这里被默认不同，可能引起一些错混。在你开始使用这指南以前，先做下面设定。 选择...
Python之ReportLab绘制条形码和二维码的实例
01-20
from reportlab.graphics.barcode import code39, code128, code93 from reportlab.graphics.barcode import eanbc, qr, usps from reportlab.graphics.shapes import Drawing from reportlab.lib.units import mm ...
Smote的matlab代码
01-26
关于MATLAB的smote的代码，参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子！
python中使用BorderlineSMOTE方法对不平衡数据进行上采样
James_CODER的博客
08-09 501
其中一种方法是进行上采样，即通过增加不平衡样本的数量来达到平衡数据的目的。最后，我们使用predict()方法对测试集进行预测，并使用classification_report()方法输出模型的评估指标。然后，我们使用fit_resample()方法对数据集进行上采样，得到上采样后的新数据集X_res和相应的标签y_res。本文介绍了如何使用python中的imbalanced-learn库中的BorderlineSMOTE方法对不平衡数据进行上采样，并使用上采样数据集训练模型。
Borderline-SMOTE算法总结
qq_46248151的博客
06-26 2099
少数类的类标签定义为正（positive），多数类的类标签定义为负（negative）Tp：被正确分类的正例的数量Tn：被正确分类的反例的数量Fn：表示错误分类的正例的数量Fp：表示错误分类的反例的数量：作为评估基础，混淆矩阵展示了分类结果与实际标签之间的对应关系，其中TP（真正例）、TN（真负例）、FP（假正例）、FN（假负例）是核心组成部分。：公式(1)定义了准确率，但在高度不平衡的数据集中，准确率可能因多数类的表现而偏高，无法真实反映少数类的分类效果。
样本不均衡之Borderline-SMOTE——smote算法的改进
Li_yi_chao的博客
07-10 1万+
许多现实领域存在着不平衡的数据集，如发现不可靠的电信客户、卫星雷达图像中的漏油检测、学习单词发音、文本分类、欺诈电话检测、信息检索和过滤任务等。在这些领域中，我们真正感兴趣的是少数类别而不是多数类别。因此，我们需要对少数群体作出相当高的预测。smote合成少数样本过采样技术是解样本不均衡的方法。本文提出了两种新的过采样方法，即Borderline-smote1和Borderline-smote2，...
深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[人工采样技术之SMOTE采样法及Borderline-SMOTE采样法]
冯·诺依曼
07-12 1万+
分类目录：《深入理解机器学习》总目录针对随机采样技术的缺点，人们陆续开发出了一些更为高级的采样算法，这类算法均或多或少地利用了样本的局部先验分布信息，并利用这些信息，通过人工干预的方式来移除多数类样本或添加人工合成的少数类样本，从而达到了提升分类性能的目的。在此，我们将此类算法统称为“人工采样技术”。本文及后续文章将对此类技术中最具代表性的五种算法做展开介绍。SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法于2002年为Chawla等人所提出，主要用于解决
机器学习数据倾斜处理手法
Kwjdefulgn的博客
11-08 1288
1. SMOTE smote属于过采样，但过采样过程中采用了KNN，具体的算法实现流程如下图。 具体代码实现如下： 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/panda_zjd/article/details/79200493 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np import warnings from
平衡数据ADASYN和BorderlineSMOTE两种算法
weixin_44130900的博客
08-14 961
虽然这些参数在不同的算法中有不同的名称和用途，但它们的目的都是在过采样过程中控制邻居点的数量或参考样本的数量，以确保生成的合成样本能够更好地反映原始数据的分布特征。具体的取值需要根据数据集的特点和算法的要求进行调整。（用于找到边界样本的近邻点的数量）：一般建议选择一个较小的值，通常在2到10之间。较小的值可以更关注边界样本周围的局部结构，而不会受到过多的噪声或离群值的干扰。这些值的选择对于算法的性能和生成的合成样本的质量至关重要。是在不同的过采样算法中使用的参数，用于指定邻居数量或参考样本的数量。
软件使用说明书模板及实例详解
在提供的压缩包中，包含多个不同类型的软件使用说明书实例，例如《电子履历系统使用介绍.doc》、《中欧学生发卡软件使用说明书.doc》、《考勤系统使用说明书.pdf》以及《VChub 网络视频会议软件使用说明书.pdf》。...
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