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基于SMOTE的旋转集成学习方法（Rotation SMOTE）

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简介：
简介：本文提出了一种结合SMOTE与旋转集成技术的新方法——Rotation SMOTE，旨在增强少数类样本的学习效果和模型泛化能力，在处理数据不平衡问题上展现出了显著优势。 Rotation SMOTE：一种基于SMOTE的不平衡数据集成学习方法。

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  • 基于SMOTE的旋转集成学习方法（Rotation SMOTE）
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    简介：本文提出了一种结合SMOTE与旋转集成技术的新方法——Rotation SMOTE，旨在增强少数类样本的学习效果和模型泛化能力，在处理数据不平衡问题上展现出了显著优势。 Rotation SMOTE：一种基于SMOTE的不平衡数据集成学习方法。
     
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目，旨在解决类别不平衡问题，适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时，数据集就会出现不平衡状态，在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中，这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题，但这个问题仍然备受关注，并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE（综合少数族裔过采样技术）的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
     
  • SMOTE的Matlab代码-基础机器学习
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    这段简介可以描述为：“SMOTE的Matlab代码”提供了基于Python语言的经典数据处理和不平衡数据集改进算法的应用示例，适用于进行基本机器学习研究和实践。尽管标题中提到的是Matlab，但考虑到实际应用广泛性以及资源丰富程度，此处以Python环境下的应用为例进行介绍。该主题对于学习者理解和实现SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）技术非常有帮助，有助于提升模型在少数类样本处理上的 该项目实现了经典的机器学习算法（ML），旨在帮助大一新生更好地理解和掌握该领域的基本算法与模型，并提供现实生活中商业应用的方法案例。同时，通过实践保持数学理论及编程技能的更新。 1. 调频 (FM) 1.1 fast_fm：展示如何使用“fast_fm”包对数据集进行分类。 1.2 fm_rewrite：根据FM的理论编写Python脚本以实现功能。 1.3 使用者可以通过pip install fm_easy_run安装。 2. XGBoost 2.1 xgboost显示了利用xgboost库来处理和分类数据集的方法。 2.2 网格搜索：使用“gridsearch”包选择xgboost算法的最佳参数。 3. N-gram 使用n-gram方法解决原本由朴素贝叶斯模型解答的问题，提供了一种替代方案。 4. SVD 4.1 linalg中的矩阵分解。 4.2 矩阵分解与RSVD的介绍和应用。 5. 协同过滤推荐系统 提供了基于用户行为数据构建推荐系统的基础方法。 6. 语义识别 该部分提供了从解霸流程到使用TF-IDF进行文本特征提取，再到BP神经网络模型的应用等多方面的内容。
     
  • 基于SMOTE的SVM算法Matlab实现
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    本项目在MATLAB环境下实现了基于SMOTE（综合少数类过采样技术）优化的支持向量机(SVM)算法，有效提升分类模型性能。 使用SMOTE结合SVM算法，并通过混合交叉验证来寻找最优参数，从而得出分类性能指标。
     
  • MATLAB版SMOTE算法
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    MATLAB版SMOTE算法是一种数据处理技术，用于通过合成少数类的样本以解决机器学习中的类别不平衡问题。该方法在MATLAB环境中实现，提供了对各类不平衡数据集的有效训练模型支持。 适用于样本不均衡的数据可以提高模型的性能。
     
  • 关于不平衡数据集处理的几种方法（如SMOTE）
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    本文探讨了针对机器学习中常见的类别不平衡问题，介绍了包括SMOTE在内的多种解决策略和技术，旨在提高模型在少数类样本上的预测性能。 在处理不平衡数据集时，可以使用欠采样和过采样的方法来改善模型的性能。其中一些常用的方法包括SMOTE算法及其相关实现示例。这些技术有助于平衡正负样本的比例，从而提高机器学习模型的效果。
     
  • Matlab中的Smote代码-几何型Geometric-Smote过采样算法实现
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的Geometric-Smote过采样算法。该方法通过生成少数类样本在特征空间中的几何分布，有效增强机器学习模型对于不平衡数据集的学习能力。适用于处理分类问题中类别严重失衡的情况。 SMOTE的Matlab代码实现了一种称为几何增强型SMOTE（Geometry SMOTE）的新算法。它与现有的库兼容，并且包含文档安装、API文档以及示例等资料。 依赖关系方面，geometry-smote在Python 3.6及以上版本中运行良好，需要以下软件包： - numpy(>=1.1) - scikit-learn(>=0.21) - 不平衡学习（imbalanced-learn）库的版本为(>=0.4.3) 此外，为了能够执行示例代码，您还需要安装matplotlib (>= 2.0.0) 和 pandas (>= 0.22)。 关于安装方式，geometry-smote目前在PyPi存储库中可用。您可以使用pip命令进行安装： ``` pip install -U geometric-smote ``` 此软件包同样可以在Anaconda Cloud平台上找到并通过如下命令安装： ``` conda install -c algowit geometric-smote ``` 如果您选择手动克隆，可以通过以下步骤获取该项目的副本，并运行setup.py文件来完成安装： 1. 使用git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git 命令从GitHub上下载代码。 2. 进入项目的目录（cd geometric-smote）并执行相应的安装命令。
     
  • MATLAB中的SMOTE算法代码
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    本段代码实现于MATLAB环境，应用了SMOTE（合成少数类过抽样技术）来平衡不均衡数据集，提升机器学习模型性能。 这段文字描述的是MATLAB代码，其中包含了SMOTE算法的流程及详细解释。
     
  • SMOTE（合成少数类过采样技术）：SMOTE函数的输入维度为r,...
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    简介：SMOTE是一种用于处理分类不均衡问题的数据过采样方法。通过生成少数类样本的合成数据，提高模型性能。其核心在于创建新的少数类样本，以解决机器学习中类别分布不平衡的问题。 SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数以维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入，并返回维度同样为(r,n) 的最终特征向量final_features 和 维度为(r,1) 的目标类。该方法基于N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall 和 W. Kegelmeyer的研究成果，即“Smote：合成少数过采样技术”。
     
  • 基于 SMOTE 的人工少数类过采样算法
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，用于解决机器学习中类别不平衡问题，通过智能生成少数类样本提升模型性能。 Synthetic Minority Over-Sampling Technique（SMOTE）算法又被称为“人工少数类过采样法”。为了防止类别不平衡数据导致的学习算法效果不佳以及某些机器学习模型失效的问题，可以使用SMOTE算法来增加少数类样本的数量，使数据集中不同类别的数量达到相对平衡。