不平衡数据分类中的数据重采样比较研究

机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中,普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法,近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性,对不同类型分类器的作用各不相同。

  • 2024-11-18
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