不平衡回归的深入研究。

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简介：
通过对不平衡回归的深入探索，该存储库提供了用于实现相关代码。深度极度失衡回归（DIR）的目标是从包含连续目标的失衡数据集中学习，同时处理可能存在的某些区域的缺失数据，并将其推广应用于整个目标范围。超越不平衡分类的技术通常专注于具有分类索引的目标，即目标属于不同的类别。然而，在许多实际应用中，目标值可能呈现连续甚至无限的情况。我们系统性地研究了深度极度失衡回归（DIR），其旨在从自然状态下的失衡数据中学习连续的目标变量，同时考虑某些目标值可能存在的缺失情况，并最终将其扩展到整个目标范围。为了计算机视觉、自然语言处理以及医疗保健等领域常见的现实场景任务，我们设计并构建了大规模的DIR数据集，这些数据集涵盖单值预测（例如年龄、文本相似性得分或健康状况评分）到密集值预测（例如深度）等多种形式。 2021年2月18日更新发布。目前的代码库正在进行清理工作，欢迎持续关注后续更新。

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客服

不平衡回归的深度探究：imbalanced-regression分析

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本篇文章深入探讨了不平衡回归问题，并介绍了用于解决这类问题的imbalanced-regression分析方法，旨在帮助研究人员和数据科学家更好地理解和处理回归任务中的样本不均衡现象。该存储库包含关于深度失衡回归（DIR）的研究代码实现。深度失衡回归旨在从具有连续目标的不平衡数据集中学习，并处理某些区域可能存在的缺失数据，以推广至整个目标范围。不同于现有的专注于分类索引目标的学习技术，许多实际应用需要处理的是连续甚至无限的目标值。我们系统地研究了深度失衡回归（DIR），其目的是在自然失衡的数据中学习连续性目标，并且能够应对特定目标值可能存在的潜在缺失数据，同时推广至整个目标范围。为此，我们在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健领域设计并基准化了一系列大规模的(DIR)数据集，涵盖从单一数值预测（如年龄估计）到密集型数值预测（如深度估计等）。更新内容已于2021年2月18日发布。目前代码正在清理中，请留意后续更新。

三相不平衡与三相平衡的平衡编码及无功补偿仿真研究

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本研究聚焦于电力系统中的三相不平衡问题，探讨了平衡编码技术及其在无功功率补偿中的应用，并通过仿真验证其有效性。这是我完成的一个关于三相不平衡时无功补偿装置投入使用的仿真项目。该项目实现了8421编码和过零检测技术，并采用了过零投切方法。

Desktop.zip_IQ平衡与IQ不平衡补偿_iq不平衡_iq补偿_不平衡度

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本资源包提供关于IQ不平衡及其补偿技术的深入分析和解决方案，涵盖理论探讨、测量方法及实际应用案例。这份关于OFDM系统IQ不平衡度测试与补偿的文档非常有用，值得下载阅读。

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本资源提供关于三相电力系统中常见的不均衡（或称不平衡）问题解决方案，包括理论分析与实践操作技巧。适用于电气工程师和技术人员参考学习。三相不平衡的补偿方法在Simulink环境下实现。

平衡车PD控制研究

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本研究聚焦于平衡车动态稳定性的提升，通过设计和优化比例导数（PD）控制器算法，旨在增强车辆响应速度与操控精准度。牛顿力学分析法用于自平衡小车建模，并采用模糊控制和PD控制进行仿真分析，以评估小车的稳定性。Simulink工具被用来执行这些仿真实验。

关于高精度动平衡测量中的不平衡信号提取方法研究（2012年）

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本论文针对高精度动平衡技术中关键环节——不平衡信号提取进行深入探讨，提出并分析了几种有效的新方法。通过实验验证了其在提高旋转机械系统性能和稳定性方面的应用价值。针对不平衡量较小时振动信号可能出现的拍频现象，本段落提出了一种估算拍频周期的方法，并采用正弦逼近法来提取不平衡量幅值和相位。通过FFT运算获取近似频率干扰信号的具体频率，然后以此为基础估计出信号的拍动周期。选取一个完整的拍动周期内的数据作为训练样本，再利用正弦逼近法对不平衡信号进行分析以获得其幅值及相位信息。仿真与实验结果表明：该方法能有效应对在小量不平衡测量时出现的结果不稳定问题，并显著提高测量精度。

基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf

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本文探讨了一种针对不平衡数据集优化的XGBoost算法改进方案，旨在提升少数类别的预测准确性与模型整体性能。在处理不平衡数据集的问题上，传统的分类器往往过分关注多数类别的预测准确性而忽视少数类别，导致后者误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，主要从数据、特征及算法三个层面进行优化。首先，在数据层面上采用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）来学习少数类别的样本分布，并通过训练生成器增加这类样本的数量以达到平衡。其次，在特征选择方面运用XGBoost算法组合现有特征，再利用最小冗余最大相关性（minimal Redundancy Maximal Relevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡数据分类的子集。最后在算法层面上引入针对不平衡问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行相应的优化。通过这些改进措施，在新的数据集中训练得到最终模型，实验表明该方法对于处理二元类别不均衡的数据表现出色。研究过程中详细讨论了各种策略的优势和局限性及其适用场景，尤其是CGAN生成样本的有效性和mRMR算法提高分类性能的作用得到了验证。同时在XGBoost的改进中结合焦点损失函数的方法证明可以有效减少训练过程中的偏斜问题，并降低少数类别的误判率。此外文中还涉及了meanAUC、F1 Score等评估指标，用于衡量模型在不平衡数据集上的表现情况。KEEL可能指的是一个提供实验环境的数据挖掘和机器学习平台，能够支持数据集的处理及算法测试验证。本段落研究涵盖了广泛的内容，包括如何解决不平衡数据问题以及特征选择与分类方法改进策略，对从事相关工作的科研人员和技术工程师来说具有重要的参考价值，并且对于学术界和实际应用中的不平衡数据挑战提供了新的解决方案。

基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf

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本文探讨了针对不平衡数据集优化XGBoost算法的方法，提出了一种有效的策略来改善模型在少数类样本上的表现。通过实验验证了所提方案的有效性与优越性。在处理不平衡数据集时，传统分类器倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的表现，导致少数类的错误率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，在二分类不平衡数据中从数据、特征和算法层面进行优化。首先，该方案通过条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）学习少数类别样本的数据分布，并训练生成器以产生更多的少数类别的合成样本。这有助于平衡原始数据集中的不均衡性。在特征处理方面，使用XGBoost算法进行特征组合并创建新的特征，同时利用最小冗余最大相关（minimalRedundancy MaximalRelevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡分类任务的特征子集。从算法层面来看，该方案引入了针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行了相应的调整以适应这种特定的数据分布。最终，在经过改进后的训练过程中生成新的模型。实验表明这种方法在处理不平衡数据方面具有显著优势，其效果优于现有的大多数不平衡分类模型。研究者详细讨论了各种方法的优点、缺点以及适用场景，并通过对比不同指标（如meanAUC和F1 Score）验证了该方案的有效性。文中提到的“KEEL”可能是指一个提供数据集、评估标准及实验环境的研究平台，用于机器学习与数据挖掘算法的研发。本段落涵盖了不平衡数据分析处理、特征选择技术以及分类模型改进等多个方面，为从事相关工作的专业人士提供了宝贵的参考信息和实用技巧。

基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf

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本论文探讨了针对不平衡数据集采用改进版XGBoost算法的有效性与优势，通过优化模型参数和引入新颖的数据采样技术，旨在提升机器学习模型在少数类样本分类上的性能。在处理不平衡数据集的问题上，传统的分类器往往倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的代价，从而导致对少数类别的误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种针对二元分类中不平衡数据的改进方法，在数据、特征和算法层面进行了优化。首先在数据层面上，通过使用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）来学习少数类别样本的数据分布，并训练一个生成器以创建额外的少数类别的样本，从而达到平衡原始不平衡数据集的目的。接着，在特征层面，利用XGBoost算法进行特征组合并产生新的特征；同时应用最小冗余最大相关（Minimal Redundancy Maximal Relevance, mRMR）算法筛选出更适合于处理不平衡数据分类任务的关键特征子集。在改进的算法层面上，则引入了专门针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数（Focal Loss），并在此基础上对XGBoost模型进行优化，以减少训练过程中对于多数类别样本过度关注的现象，从而降低少数类别的误判率。通过上述方法，在新的平衡化后的数据集上重新构建最终分类器。实验结果表明了改进后的方法在处理不平衡数据时具有明显的优势，并且与现有的多种不平衡分类模型进行了对比测试证明其有效性。研究过程中深入探讨了各种不平衡数据集的处理技术、特征选择策略以及算法优化手段，并分析了它们各自的优点和局限性，指出了不同方法适用的具体场景。特别地，在使用CGAN生成少数类别样本方面，实验结果显示这种方法能够显著改善不平衡数据集中分类性能；而mRMR特征选择算法则有助于提高模型对新数据的泛化能力。此外，在XGBoost改进过程中结合焦点损失函数的应用有效减少了训练过程中的偏差问题，并且文中还提及了meanAUC、F1 Score等评估指标，用于衡量模型在不平衡数据集上的分类表现。本段落研究广泛涵盖了处理不平衡数据的技术方法和理论基础，对于从事机器学习与数据分析的专业人士来说具有重要的指导意义。研究成果不仅对学术界提供了新的视角和技术支持，同时也为实际应用场景中的不平衡问题解决了有效的解决方案。

基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf

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本文针对机器学习中不平衡数据集的问题，提出了一种基于改进XGBoost算法的数据处理方案，旨在提升少数类样本的学习效果和模型的整体性能。通过实验验证了该方法的有效性与优越性。在处理不平衡数据集的问题上，传统分类器往往更关注多数类别的准确率而牺牲少数类别准确性，导致误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种针对二元分类不平衡数据的方法，在数据、特征以及算法层面进行改进。首先从数据层面出发，使用条件生成式对抗网络（CGAN）学习少数样本的分布信息，并训练生成器以产生额外的少数类别样本，从而平衡不均衡的数据集。在特征层面上，则通过XGBoost算法组合新特征并利用最小冗余最大相关性(mRMR)筛选出更适合不平衡数据分类的子集。从算法层面来看，引入了专为处理不平衡问题设计的焦点损失函数（Focal Loss），同时对XGBoost进行优化。这些改进措施使模型在新的数据集上训练后具有更好的性能表现。实验验证表明该方法的有效性，并且与现有不平衡分类模型相比有明显优势。研究中详细探讨了各种不平衡数据处理方式、特征选择和算法优化策略，分析它们的优缺点及适用场景。通过对比实验证明基于CGAN生成少数类样本能够显著改善不平衡数据集上的分类性能；同时mRMR特征选择可以选出有助于提高模型泛化能力的关键子集。在XGBoost改进过程中结合焦点损失函数则能减少训练时对多数类别样本的偏斜，从而降低误判率。此外文中还提及了评估分类效果的重要指标如均值AUC和F1 Score等。所提到的“KEEL”可能是指一个用于机器学习及数据挖掘算法研究与实验验证的数据集、标准、方法和工具环境平台。本段落探讨的内容广泛涉及不平衡数据处理技术，特征选择以及改进分类器。这些知识对于数据科学家和技术工程师来说非常重要，有助于他们更好地应对实际应用中遇到的挑战，并提升模型性能表现。同时研究成果对学术界及工业领域解决不平衡问题也有重要参考价值。