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,确保新样本在分类变量和数值变量上都与少数...
简单易用:SMOTE-NC算法在R中可以通过安装并加载"DMwR"包来使用,具有简单的调用接口和参数设置。 SMOTE-NC算法在以下场景中可以得到应用: 金融欺诈检测:金融欺诈数据集通常存在严重的不平衡问题,SMOTE-NC可以用于增加欺诈样本的数量,提高欺诈检测的准确性。
R themis smotenc SMOTENC算法SMOTENC 使用这些案例的最近邻生成少数类的新示例,并且可以处理分类变量 用法 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...
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算法处理后的数据集**：print(X_resampled)6. **进行后续...
在进行数据缩放之后,可以使用SMOTENC算法对数据进行处理。SMOTENC是一种基于SMOTE算法的改进版本,用于处理具有连续和分类特征的不平衡数据集。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集,从而提高模型的性能。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcml) ...
R themis step_smotenc 应用 SMOTENC 算法 step_smotenc()创建配方步骤的规范,该步骤使用这些案例的最近邻居生成少数类的新示例。高尔距离用于处理混合数据类型。对于分类变量,选择沿邻居最常见的类别。 用法 step_smotenc( recipe,..., role =NA, trained =FALSE,...
SwiftUI 通过调用视图实例的 body 属性来获取视图值。在 View 协议中，body 被属性包装器 @ViewBuilder ...
管道 管道，从一头进去，从另一头出来。 在Shell中，管道将一个程序的标准输出作为另一个程序的标准...
简单易用:SMOTE-NC算法在R中可以通过安装并加载"DMwR"包来使用,具有简单的调用接口和参数设置。 SMOTE-NC算法在以下场景中可以得到应用: 金融欺诈检测:金融欺诈数据集通常存在严重的不平衡问题,SMOTE-NC可以用于增加欺诈样本的数量,提高欺诈检测的准确性。 医学诊断:医学数据集中常常存在类别不平衡的情况,SMOTE-NC可以...
在进行数据缩放之后,可以使用SMOTENC算法对数据进行处理。SMOTENC是一种基于SMOTE算法的改进版本,用于处理具有连续和分类特征的不平衡数据集。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集,从而提高模型的性能。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcml) ...