SMOTEENN是一种用于解决类别不平衡问题的预处理技术,常用于机器学习中的分类任务。在带预处理的GridSearchCV流水线中,SMOTEENN可以用于在模型训练之前对数据进行处理,以提高模型的性能和准确性。 SMOTEENN是结合了SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)和ENN(Edited Nearest Neighbors)两种算法的集成方...
The advantages of this model are as follows: (i) it employs the ENN-SMOTE comprehensive sampling method to balance the dataset by reducing majority class nodes and increasing minority class nodes; (ii) the ENN algorithm reduces the classifier's error rate and improves performance sta...
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目的探讨SMOTE_ENN混合采样结合AdaBoost算法在不平衡临床数据分类模型中的预测效果.方法采用网格搜索,设置不同采样比例,结合真实数据应用ROS_RUS,SMOTE_RUS,SMOTE_Tomek,SMOTE_ENN四种混合采样方法,分别基于DT,SVM,AdaBoost三种分类算法建模并比较性能.选取Recall,F1值,AUC三个评价指标,五折交叉验证重复三次取平均值.另...
摘要I 基于SMOTE+ENN与随机森林的心电辅助诊疗应用研究 摘要 如今人工智能与医疗行业的融合已经深入,本文建立在基于人工 智能的专病临床辅助决策研发背景下,并将人工智能技术应用到医疗 健康临床辅助诊疗决策中。在本文所研究的心电图(Electrocardiogram, ECG)领域,用于检测心率失常等心脏疾病的人工智能机器学习方法 已经...
摘要 目的探讨SMOTE_ENN混合采样结合AdaBoost算法在不平衡临床数据分类模型中的预测效果。方法采用网格搜索,设置不同采样比例,结合真实数据应用ROS_RUS、SMOTE_RUS、SMOTE_Tomek、SMOTE_...展开更多 Objective To explore the prediction effect of SMOTE_ENN mixed sampling combined with AdaBoost algorithm in ...
首先,该方法在数据预处理的基础上,采用SMOTE+ENN算法对样本数据进行数据平衡分布处理,增强了分类算法性能;然后,基于网格搜索优化算法,搜寻适用于多种分类器的最优超参数,进而构造出相应的最优单一评估模型,达到了提高个人信用评估精确度的目的;最后,利用相关的集成学习策略将表现最优的三种分类器结果集成,构造出信用...
我用了SMOTE和SMOTEENN处理数据后,跑了logistic regression,random forest和lgbm三个模型,但是F1score、AUC和Recall值都不如处理之前 机器学习 有用关注1收藏回复 阅读1.3k 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并接收问题和回答的更新提醒 参与内容的编辑和改进,让解决方法与时俱进 注册登录...
来自 知网 喜欢 0 阅读量: 5 作者: 林丽群 摘要: 文章针对贷款坏账问题,使用ABC-Boost算法及SMOTEENN混合采样技术建立了预测模型.实验表明,与Logistic Regression Classifier,Random Forest,XGBoost,LightGBM等主流模型进行对比,ABC-Boost+SMOTEENN混合采样模型能取得较好的预测效果. 年份: 2024 ...
classSMOTEENN(SamplerMixin): Move all the file into module and start to add support for travis May 17, 2016 27 """Class to perform over-sampling using SMOTE and cleaning using ENN. 28 Finish to update the doc Jun 22, 2016 29