Advertisement

MATLAB版SMOTE算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB版SMOTE算法
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的SMOTE算法代码
    优质
    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。
     
  • 基于SMOTE的SVM算法Matlab实现
    优质
    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中的Smote代码-几何型Geometric-Smote过采样算法实现
    优质
    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代码
    优质
    这段简介可以描述为：Matlab中的SMOTE代码提供了一种在Matlab环境下实现数据集过采样技术的方法。该代码通过生成少数类样本的合成实例来解决类别不平衡问题，有助于提高机器学习模型性能。 关于使用MATLAB的smote代码，可以参考sample_HardEnsemble_SoftEnsemble示例来完成自己的项目。
     
  • Matlab中的Smote代码
    优质
    这段简介可以描述为：Matlab中的SMOTE代码提供了一种有效的过采样技术实现方式，专门针对类别不平衡的数据集进行改进。该代码帮助数据科学家与机器学习工程师通过合成少数类的样本点来平衡多分类问题。 关于MATLAB的smote代码，可以参考sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来完成自己的项目。
     
  • 基于SMOTE的旋转集成学习方法（Rotation SMOTE）
    优质
    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在Matlab中的实现
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境下实现SMOTE算法，以解决数据集类别不平衡问题，并通过实例展示了其应用效果和代码实现。 SMOTE在Matlab中的实现涉及使用过抽样技术来处理类别不平衡的数据集问题。通过合成少数类别的样本，可以提高机器学习模型对较少数据的分类精度。具体来说，在Matlab中应用SMOTE时，需要先安装必要的工具箱或编写相应的函数以生成新的少数类样本，并将其添加到原始训练集中进行算法训练和测试。
     
  • 针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)
    优质
    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。 针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。