不平衡数据

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不平衡数据

: 不平衡数据多分类数据集.rar 在IT领域，尤其是在数据分析和机器学习中，"不平衡数据多分类数据集"是一个常见的挑战。这个标题中的"不平衡数据"指的是在训练数据集中，不同类别的样本数量相差悬殊，例如，某类别可能只有少量样本，而其他类别则有...
评级：5 浏览量：963 收藏量：5 资源大小：118KB 上传时间：2021-11-23

: 不平衡数据加权集成学习算法 不平衡数据集在机器学习中是一个常见且挑战性的问题，因为数据集中某一类别的样本数量远超过其他类别，导致传统算法倾向于偏向多数类的预测，从而影响少类的分类准确率。针对这一问题，本文提出了“不平衡数据加权...
评级：0 浏览量：791 收藏量：3 资源大小：1.07MB 上传时间：2020-10-17

: 机器学习对不平衡数据学习处理方案在机器学习领域，数据不平衡问题是指在分类任务中各类别样本数量相差悬殊的情况。这种情况在实际应用中非常常见，例如信用欺诈检测、医疗诊断等场景。面对不平衡数据集时，传统的机器学习模型往往倾向于预测多数类...
评级：0 浏览量：1358 收藏量：0 资源大小：622KB 上传时间：2018-02-09

: 众多不平衡数据集合，有需要的下载众多不平衡数据集合，有需要的下载，数据集说明链接：
评级：0 浏览量：840 收藏量：2 资源大小：37.06MB 上传时间：2021-04-02

: 不平衡数据集 Bu不平衡数据集uygulamasındamüşterilerin期限deposit'e evet veyahayırdemelerini inceledim.Dataseti burada bulabilirsiniz。
评级：5 浏览量：486 收藏量：0 资源大小：381KB 上传时间：2021-02-19

: 针对何海波教授不平衡数据论文整理 ### 针对何海波教授不平衡数据论文整理 #### 不平衡学习概述在机器学习领域，不平衡数据问题是指在二分类或多分类任务中，不同类别的样本数量存在显著差异的情况。这种不平衡性可能导致模型倾向于预测样本量较多...
评级：0 浏览量：213 收藏量：1 资源大小：346KB 上传时间：2018-11-08

: KEEL类别不平衡数据集.rar KEEL类别不平衡数据集是一个专门用于研究不平衡分类问题的数据集集合。在机器学习领域，不平衡数据是指类别的分布不均匀，其中一个或多个类别样本数量远超其他类别，这在现实世界的数据集中很常见。例如，在医疗诊断...
评级：0 浏览量：1953 收藏量：2 资源大小：6.36MB 上传时间：2020-09-08

: 不平衡数据分类方法综述如何针对不平衡数据分类问题设计分类算法,同时保证不平衡数据中多数类与少数类的分类精度,已成为机器学习领域的研究热点,并相继出现了一系列优秀的不平衡数据分类方法.鉴于此,对现有的不平衡数据分类方法给出较为...
评级：0 浏览量：937 收藏量：0 资源大小：1.11MB 上传时间：2021-01-12

: 不平衡数据处理方法综述.pdf 不平衡数据处理是机器学习和数据挖掘领域的重要课题。由于现实世界中，很多应用场景的数据样本往往呈现严重的类别不平衡，即某一类样本数量远远多于另一类样本，这会导致传统分类算法倾向于预测多数类，从而产生对...
评级：0 浏览量：315 收藏量：1 资源大小：235KB 上传时间：2021-08-15

: 使用极限学习机对不平衡数据集进行分类在处理分类任务时，我们经常会遇到一些不平衡数据集，这些数据集中某些类别的样本数目远远少于其他类别，从而导致类分布严重倾斜。在这篇论文《使用极限学习机对不平衡数据集进行分类》中，作者Kuan Li、Xiangfei ...
评级：0 浏览量：173 收藏量：0 资源大小：333KB 上传时间：2021-03-09

: 研究不平衡数据分类研究不平衡数据分类
评级：0 浏览量：156 收藏量：0 资源大小：1.18MB 上传时间：2021-03-03

: 基于一趟聚类的不平衡数据下抽样算法抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是改变类别的分布,缩小稀有类与多数类的分布比例差距.提出一种基于一趟聚类的下抽样方法,根据聚类后簇的特征与数据倾斜程度确定抽样比例,按照每个簇的抽样比例对该...
评级：0 浏览量：206 收藏量：1 资源大小：239KB 上传时间：2021-03-01

: 不平衡数据学习综述【附4篇经典论文】.zip 以下附上不平衡数据学习的4篇综述论文，非常有阅读价值。针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面：第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，...
评级：0 浏览量：772 收藏量：3 资源大小：3.51MB 上传时间：2020-02-07

: WPLoss:面向类别不平衡数据的加权成对损失类别不平衡数据是指不同类别的样本数目差异很大，AUC（area under the ROC curve）是衡量不平衡数据分类器性能的一个重要指标，由于AUC不可微，研究者提出了众多替代成对损失函数优化AUC。成对损失的样本对数目为...
评级：0 浏览量：965 收藏量：1 资源大小：1.09MB 上传时间：2021-04-30

: 面向不平衡数据集的语音情感识别研究问题背景：在不平衡数据集中，某些类别的样本数量可能很少，但其重要性可能更高。这在语音情感识别中是一个挑战，因为不同情感类别的样本分布往往是不平衡的。研究内容：论文首先对不平衡的基线数据集EMODB和...
评级：5 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：14.06MB 上传时间：2024-08-30

: 面向不平衡数据集的改进型SMOTE算法 (2014年) ### 面向不平衡数据集的改进型SMOTE算法 #### 摘要与背景介绍在机器学习领域，不平衡数据集是指数据集中不同类别样本的数量存在显著差异的情况。这种不平衡性可能导致分类器偏向于数量较多的类别，从而降低对少数...
评级：0 浏览量：1930 收藏量：5 资源大小：453KB 上传时间：2021-04-24

: 不平衡数据集上的Relief特征选择算法 不平衡数据集上的Relief特征选择算法研究主要探讨了在不平衡数据条件下，如何有效地应用Relief算法及其变体来改善特征选择的效果。下面我将详细介绍相关知识点。 1. Relief算法基础： Relief算法是一种经典的特征...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：718KB 上传时间：2021-03-28

: 面向不平衡数据的电子病历自动分类研究.docx 面向不平衡数据的电子病历自动分类研究是当前医疗信息处理领域的热点问题。电子病历是医疗机构记录患者健康状况、诊疗过程和结果的关键文档，而国际疾病分类（ICD）编码则是对这些信息进行标准化整理和分析的重要...
评级：0 浏览量：72 收藏量：1 资源大小：358KB 上传时间：2022-06-24

: 基于邻域粗糙集的不平衡数据特征选择基于邻域粗糙集的不平衡数据特征选择研究中涉及的知识点包括了不平衡数据、特征选择、粗糙集理论、可辨识矩阵以及粒子群优化算法等多个方面。接下来，将对这些知识点进行详细说明。首先，不平衡数据在现实世界的...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：1.23MB 上传时间：2021-03-08

: smote的matlab代码-unbalanced:实现多种技术以重新平衡或删除不平衡数据集中的噪声实例的包这导致了许多处理不平衡数据的技术的发展。然而，似乎没有一种技术在所有条件下都能始终如一地发挥作用。 R 包unbalanced为不平衡分类任务实现了一些众所周知的技术，并提供了一种竞赛策略，以自适应地为给定的数据...
评级：0 浏览量：485 收藏量：2 资源大小：418KB 上传时间：2021-06-19

: RWO采样：一种用于不平衡数据分类的随机游走过采样方法 RWO采样方法是一种针对性地解决不平衡数据分类问题的过采样技术。在机器学习和数据挖掘领域，数据不平衡是指不同类别的样本数量存在显著差异。这种不平衡会导致分类器在学习过程中偏向于多数类，从而使得对少数类的...
评级：0 浏览量：303 收藏量：0 资源大小：1.11MB 上传时间：2021-03-10

: 基于三支决策的不平衡数据过采样方法 ### 基于三支决策的不平衡数据过采样方法 #### 一、引言在机器学习和模式识别领域中，不平衡数据集的分类问题一直是一个重要的研究方向。所谓不平衡数据集，指的是数据集中不同类别的样本数量差异显著的情况。...
评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：732KB 上传时间：2021-02-06

: 论文研究-不平衡数据集的分类方法研究.pdf 传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类，而导致少数类的分类精度较低。针对不平衡数据的分类，首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价；然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方法...
评级：0 浏览量：488 收藏量：0 资源大小：37KB 上传时间：2019-07-22

: imbalanced data set classification 不平衡数据分类 不平衡数据分类是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题，它指的是数据集中不同类别的样本数量相差悬殊。在不平衡数据集中，我们通常会遇到一个或多个少数类样本的数量远远小于多数类样本。这种情况会导致分类器在...
评级：0 浏览量：345 收藏量：0 资源大小：1MB 上传时间：2014-02-11

: mySMOTE.rar_mySMOTE_不平衡数据_不平衡数据集_人工合成过采样技术在数据分析和机器学习领域，处理不平衡数据集是一个重要的挑战。不平衡数据指的是类别的样本数量显著不均等，例如，一个分类任务中，正类样本只有少数，而负类样本占据了绝大部分。这种情况下，传统的机器学习算法...
评级：1 浏览量：181 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-15

: imbalanced-dataset-sampler:（PyTorch）不平衡数据集采样器，用于对低频率类进行过采样和对高频率类进行欠... 不平衡数据集采样器介绍在许多机器学习应用程序中，我们经常遇到数据集，其中某些类型的数据可能比其他类型的数据更多。以鉴定罕见病为例，正常样本可能比疾病样本更多。在这些情况下，我们需要确保训练后的模型...
评级：0 浏览量：1879 收藏量：0 资源大小：290KB 上传时间：2021-04-29

: 不平衡数据挖掘方法综述.pdf 不平衡数据挖掘是机器学习和数据挖掘领域的一个重要分支，它针对的是在分类问题中各类别样本分布不均衡的情况。随着数据挖掘技术的发展，分类算法已经取得了很大的进步，但在面对现实世界数据时，往往面临着严重不...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：1.83MB 上传时间：2021-07-14

: 基于不平衡数据混合采样的Lonzi堆栈方法研究在数据挖掘和机器学习领域，不平衡数据处理一直是一个重要且具有挑战性的问题。不平衡数据指的是在分类问题中，各类样本数量相差较大，尤其是某一类样本数量远少于其他类。在此类数据中，那些数量较少的类别被称为...
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：293KB 上传时间：2020-02-03

: 不平衡数据的集成分类算法综述由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。
评级：0 浏览量：352 收藏量：1 资源大小：390KB 上传时间：2021-03-26

: 机器学习-不平衡数据集处理-多类别分类-数据采样技术-模型选择-评价指标优化-基于SMOTE和Boosting的集成... 在机器学习领域，处理不平衡数据集是提高分类器性能的重要环节。尤其是当涉及到多类别分类问题时，样本分布的不均衡可能会严重影响模型的预测精度。通常情况下，数据集中的某些类别可能拥有绝大多数的样本，而其他...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：32KB 上传时间：2025-05-06

: 减少不平衡数据的邻域属性整体上，文件中提到的研究论文主要探讨了一种针对不平衡数据的邻域属性约简策略，该策略首先通过预处理不平衡数据集，然后再进行属性约简，最后使用约简后的属性集构建邻域分类器，并通过实验证明了该策略在提高分类...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：1.7MB 上传时间：2021-03-14

: 改进的XGBoost在不平衡数据处理中的应用研究.pdf 在处理不平衡数据时，传统的分类器通常会注重多数类的预测准确性，从而牺牲少数类的准确性，导致少数类的误判率较高。为了解决这个问题，研究者提出了一种针对二分类不平衡数据，在数据、特征以及算法层面上进行改进...
评级：5 浏览量：261 收藏量：0 资源大小：1.32MB 上传时间：2021-08-15

: 最大化 AUC 以学习加权朴素贝叶斯以实现不平衡数据分类在不平衡数据分类问题中，传统的分类算法如朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）可能会面临挑战，因为它们主要关注提高整体准确性，这在类别分布严重失衡的情况下可能导致对少数类别的预测效果不佳。针对这个问题，研究者...
评级：0 浏览量：256 收藏量：0 资源大小：2.87MB 上传时间：2023-02-03

: 不平衡数据集分类面对不均衡数据集多分类两分类的极限学习机源码
评级：4 浏览量：1306 收藏量：1 资源大小：857KB 上传时间：2013-07-05

: Rotation SMOTE：一种基于SMOTE的不平衡数据集成学习方法 不平衡数据问题是大数据机器学习领域中常见的难题，其特点是某些类别的样本数量远多于其他类别，这在实际应用中，如医疗诊断、异常检测等方面尤为突出。传统的分类方法往往无法有效处理这种情况，因为它们通常假定...
评级：0 浏览量：277 收藏量：0 资源大小：1.03MB 上传时间：2021-04-15

: Pic_Smote_SMOTE算法_不平衡数据_SMOTE函数_smote_ 在数据分析和机器学习领域，处理不平衡数据集是一个常见的挑战。不平衡数据指的是类别的样本数量差距悬殊，例如在二分类问题中，一个类别可能有几千甚至几万个样本，而另一个类别只有几十或几百个样本。这种情况会...
评级：0 浏览量：560 收藏量：1 资源大小：1KB 上传时间：2021-10-01

: 一种适用于多类不平衡数据集的模糊关联分类方法提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法, 该方法以最小化...针对不平衡分类问题的数据预处理方法实验对比结果, 表明了所提出的方法能显著提高多类不平衡情形下的模糊关联分类模型的分类性能.</p>
评级：0 浏览量：292 收藏量：0 资源大小：234KB 上传时间：2021-01-14

: 面向不平衡数据的多层神经网络模型传统的不平衡数据分类问题往往会因为类间数据不平衡造成分类器的性能下降。利用 AUC（ROC 曲线下的面积）为评价指标，结合单类 F-score 特征选择和遗传算法建立多层神经网络模型，选出对于不平衡数据分类更有利的...
评级：0 浏览量：432 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2021-01-20

: 论文研究-不平衡数据分类的研究现状.pdf 随着实际应用中数据不平衡问题的日益突出，对不平衡数据分类方法的研究具有重要的理论和实际意义。通过对不平衡数据处理方法的不断探索和改进，可以显著提高机器学习模型在实际应用中的效果，尤其在医疗、金融等领域...
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：274KB 上传时间：2019-07-22

: auc.zip_AUC_auc 数据分类_unbalance_不平衡数据_分类评价标准在数据分析和机器学习领域，尤其是在处理分类问题时，"不平衡数据"是一个常见且重要的概念。不平衡数据指的是在训练数据集中，不同类别的样本数量相差悬殊，例如，一个类别可能只有少数几个样本，而另一个类别则有...
评级：0 浏览量：321 收藏量：1 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-23

: 针对不平衡数据流的动态加权集成学习算法研究.docx 本文针对不平衡数据流的动态加权集成学习算法进行了深入研究。首先，文章从不平衡数据流的背景与意义出发，阐述了研究的重要性和价值。不平衡数据流处理是当前机器学习领域的一个热点问题，其主要挑战在于数据中的...
评级：0 浏览量：9 收藏量：0 资源大小：78KB 上传时间：2025-06-25

: 在线游戏用户的流失预测：基于不平衡数据的采样方法比较本文探讨了在线游戏用户流失预测问题，重点研究了不平衡数据采样方法的比较。在数据分析和机器学习领域，不平衡数据集是一个常见的问题，尤其在涉及欺诈检测、故障预测、医疗诊断等场景，其中一个类别（少数类）的...
评级：0 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：3.48MB 上传时间：2021-04-22

: 基于代价敏感的朴素贝叶斯不平衡数据分类研究传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据...
评级：0 浏览量：491 收藏量：2 资源大小：198KB 上传时间：2021-03-01

: 不平衡数据集的决策树算法 (2013年) 在不平衡数据集中,多数类不一定是最优的,这一问题将会影响决策树的生成效果和分类预测的准确性,提出类置信度比例决策树算法,这种算法对类的大小不敏感.通过实验验证,这种算法比传统的决策树算法更具有优越性.
评级：0 浏览量：287 收藏量：0 资源大小：806KB 上传时间：2021-06-12

: 不平衡数据集中的组合分类算法.pdf 这篇文章不仅为数据不平衡问题的研究提供了新的技术方案，也为相关领域的实际应用提供了重要的参考价值。对于面对不平衡数据集的分类问题的研究人员和工程师而言，该研究成果具有重要的指导意义和应用前景。
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：247KB 上传时间：2021-12-31

: 解决机器学习中不平衡数据集诅咒的Python包.zip 这种不均衡会导致模型在学习过程中偏向于多数类，从而在预测少数类时效果不佳，这就是所谓的“不平衡数据集诅咒”。为了解决这一问题，学术界和工业界开发了多种策略和工具。其中，Python作为机器学习的主流编程语言...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：595KB 上传时间：2025-01-11

: smote的matlab代码-imbalanced-algorithms:基于Python的不平衡数据学习算法实现 DIAL：不平衡算法用于不平衡学习的基于 Python 的极简算法实现。包括深度和表征学习算法（通过 TensorFlow 实现）。下面是当前实现的方法的列表。欠采样带/不带替换的随机多数欠采样过采样 SMOTE - 合成少数过...
评级：0 浏览量：1179 收藏量：2 资源大小：28KB 上传时间：2021-06-19

: 基于极限学习机(ELM)的不平衡数据分类项目python实现源码（含项目说明+数据集+详细注释）.zip 基于极限学习机(ELM)的不平衡数据分类项目python实现源码（含项目说明+数据集+详细注释）.zip 【资源说明】 1.项目代码完整可靠，谈不上高分、满分(多数为夸大其词），但难度适中，满足毕设、课设要求，属于易上手的...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：5.07MB 上传时间：2024-10-24

: 不平衡数据分类的研究现状_林智勇.pdf 在机器学习和数据挖掘领域中，不平衡数据问题是一个广泛存在的现实挑战。不平衡数据指的是在分类任务中，不同类别的样本数量存在巨大差异。这种不均衡会导致学习算法偏向于多数类，从而忽视少数类的分类性能，这在...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：207KB 上传时间：2020-02-12

: 网络拓扑特征的不平衡数据分类.pdf 【网络拓扑特征的不平衡数据分类】是一种针对现实世界中数据分布不均衡问题的机器学习方法。在实际应用中，很多数据集中的正负样本比例相差悬殊，导致传统分类算法在处理这类问题时，可能会偏向于多数类，忽视少数类...
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