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最新推荐文章于 2024-11-30 02:45:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/GuoXinxin/p/10146200.html

本文讨论了处理训练集预测值异常值的多种方法，包括考虑特定事件如巴西购物季对数据的影响，以及使用SMOTE等技术进行数据平衡。虽然提供了概念性的解释，但缺乏具体实现代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

these kernel for discuss how to handle outliers in target values.

一：Ashish Gupta:

在16年6月到18年8月，激活卡的人特别多。是因为 shopping season across Brazil.

因此考虑这些购物季的影响，添加特征

考虑训练集中，预测值（traget）的异常值

提出几种处理异常值的方法，但是只有文字叙述，没有具体的实现code

三、panchajanya_banerjee_outliers

SMOTE 方法，但是代码不全

参考kernel Credit Card Fraud Prediction - [RF + SMOTE]

转载于:https://www.cnblogs.com/GuoXinxin/p/10146200.html

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