SMOTE-NC(Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous features)是一种专门用于处理同时包含分类变量和数值变量的不平衡数据集的算法。该算法的核心思想是通过生成合成样本,增加少数类别的样本数量,从而平衡数据集。SMOTE-NC在特征空间中合成新的样本,
smotenc(df, var, k = 5, over_ratio = 1) 参数 df data.frame 或小标题。必须有 1 个因子变量和其余的数值变量。 var 字符,包含因子变量的变量名称。 k 一个整数。用于生成少数类新示例的最近邻居的数量。 over_ratio 多数频率与少数频率之比的数值。默认值 (1) 表示对所有其他级别进行采样,使其具有...
SMOTE-NC(Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous Variables)正是针对这种情况而提出的,它可以同时处理连续变量和分类变量。 R语言中的SMOTE-NC实现 1. 安装必要的R包 在开始之前,我们需要安装并加载相关的R包。其中,DMwR包提供了SMOTE和SMOTE-NC的实现。 install.packages("DMwR")lib...
left_join(baked, by ="class")#> # A tibble: 4 × 4#> class orig training baked#> <fct> <int> <int> <int>#> 1 VF 2211 2211 2211#> 2 F 1347 1347 1347#> 3 M 514 1000 514#> 4 L 259 1000 259 源代码:R/smotenc.R
其中，SMOTENC函数的参数说明如下：X：自变量数据集；y：因变量数据集；c：需要进行SMOTE算法处理的列索引，这里假设第1、3、5列为分类特征；k：设定SMOTE算法中的k值，默认为5；perc.over：生成新样本所占比例，默认为200%；perc.under：欠采样后样本所占比例，默认为100%。5. **查看SMOTENC算法...
问不进行一次热编码的SMOTENC过采样EN除了随机过采样，SMOTE及其变体之外，还有许多方法可以对不平衡数据...
问如何在管道内使用SMOTENC？EN在Linux系统中，管道（Pipeline）是一种强大的工具，它允许将一个命令的...
面向不平衡数据集的 SMOTENC-XGBoost 驾驶人交通安全评估模型王博文王景升吴恩重Science Technology & Engineering
smote-nc 采样 更新时间:2024年12月19日 综合排序 人气排序 价格 - 确定 所有地区 实力供应商 已核验企业 安心购 查看详情 ￥2500.00/台 广东东莞 Tektronix泰克TDS3052C数字示波器2通道500MHz 5GS/s采样 东莞市科之信电子科技有限公司 5年 查看详情 ￥8800.00/台 山东济宁 20米地表取土钻机 小型手持式...
为连续和分类特征调用SMOTENC之前的数据缩放 、 到目前为止,运行SMOTENC的代码如下所示。from imblearn.over_sampling import SMOTENC smt = SMOTENC(random_state=seed, categorical_features=[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38...