(SMOTE)是一种被广泛使用的用来处理不平衡问题的过采样方法 ,sM()TE 方法通过在少数类样本和它们的近邻间线性插值来实现过采样.Borderline-SMOTE方法在 SMOTE方法的基 础上进行了改进 ,只对少数类的边界样本进行过采样 ,从而改善样本的类别分布.通过进一步对边界样本加以区 分 ,对不同的边界样本生成不同数目的...
通过进一步对边界样本加以区分,对不同的边界样本生成不同数目的合成样本,提出了面向不平衡数据集的一种精化Borderline-SMOTE方法(RB-SMOTE).仿真实验采用支持向量机作为分类器对几种过采样方法进行比较,实验中采用了10个不平衡数据集,它们的不平衡率从0.064 7到0.536 0.实验结果表明:RB-SMOTE方法能有效地改善不平衡...
SMOTE、Borderline SMOT 官方文档 1.安装 pip install -U imbalanced-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 2.使用 from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.over_sampling import SMOTE 1. 2. 3. X, y = make_classification(n_class...
摘要 针对变压器故障数据不均衡导致变压器故障诊断精度不高的问题,提出一种基于Borderline-SMOTE-IHT混合采样的改进GWO-SVM变压器故障诊断方法。首先,利用Borderline-SMOTE算法选择最具代表性的...展开更多 A modified GWO-SVM transformer fault diagnosis method based on Borderline-SMOTE-IHT mixed sampling is proposed ...