SMOTE_RSB:基於粗糙集理論的SMOTE過採樣方法
SMOTE_RSB:基於粗糙集理論的SMOTE過採樣方法 算法主體： SMOTE_RSB算法是SMOTE算法的一種擴展算法，該算法主要分爲兩個階段：
1.使用SMOTE算法生成一些少數類樣本
2.基於粗糙集理論對生成的少數類樣本進行清理 算法的主要步驟： 基於粗糙集理論的SMOTE算法以相似度作爲判別依據，可細分爲以下五步： 使用SMOTE算法對原數據集進行過採樣，得到合成樣本Synthetic
相關文章
- 1. 粗糙集算法
- 2. 過採樣中用到的SMOTE算法
- 3. 【轉】粗糙集理論介紹
- 4. 粗糙集理論(Rough Set Theory)
- 5. 模糊+粗糙集
- 6. 基於鄰域粗糙集算法python實現
- 7. Safe-Level-SMOTE：安全級別過採樣
- 8. 類型轉換與採樣 || SMOTE算法
- 9. 簡單介紹：過採樣中的SMOTE算法
- 10. 認知科學__認知物理學__粗糙集理論(Rough理論)
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Spring聲明式事務管理（基於XML方式實現） - Spring教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章