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处理不平衡数据集的Python工具包：不平衡学习解决方案

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简介：
简介：这是一个专为处理机器学习中常见问题——类别不平衡而设计的Python工具包。它提供了一系列算法和方法来解决不平衡数据集带来的挑战，致力于提高模型在少数类上的性能。 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包。

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  • 处理不平衡数据集的Python工具包：不平衡学习解决方案
    优质
    简介：这是一个专为处理机器学习中常见问题——类别不平衡而设计的Python工具包。它提供了一系列算法和方法来解决不平衡数据集带来的挑战，致力于提高模型在少数类上的性能。 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包。
     
  • Desktop.zip_IQ平衡与IQ不平衡补偿_iq不平衡_iq补偿_不平衡度
    优质
    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。
     
  • unbalanced_sanxiangbupingheng_ip_iq_rar_三相不均衡_三相不平衡_三相平衡_不平衡补偿
    优质
    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。
     
  • 关于不平衡数据集处理的几种方法（如SMOTE）
    优质
    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。
     
  • Imbalance-XGBoost：处理标签不平衡数据的XGBoost方法
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    简介：Imbalance-XGBoost是一种改进版的XGBoost算法，专门设计用于解决机器学习中常见的类别不平衡问题。通过优化模型训练过程，它显著提升了少数类别的预测性能，在保持多数类准确率的同时，为数据科学家提供了强大的工具来应对实际应用中的不平衡数据挑战。 失衡-Xgboost这款软件包含了二进制分类问题中Xgboost的加权损失和焦点损失实现的代码。我们使用这些加权及焦点函数的主要原因是解决标签不平衡数据的问题。原始的Xgboost程序提供了一种简便的方法来自定义损失函数，但是这需要计算一阶和二阶导数来实现它们。该软件的主要贡献在于渐变推导及其实际应用。 在版本更新方面，从0.8.1版开始，此软件包支持提前停止功能，并允许用户通过early_stopping_rounds参数进行指定。此外，自Imbalance-XGBoost的0.7.0版起，它开始兼容更高版本的XGBoost，并不再支持早于0.4a30版本（即XGBoost >= 0.4a30）的需求。这与之前的系统要求不同，请根据您的具体环境选择合适的软件包版本使用。从版本0.8.1开始，该软件包现在需要xgboost的更新版。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集
    优质
    本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。 具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。
     
  • KEEL中的类别不平衡数据集.rar
    优质
    本资源包含解决机器学习中类别不平衡问题的数据集和相关研究资料，适用于学术研究与模型训练。 本资源提供KEEL不平衡数据集，涵盖各行各业的真实数据。这些数据集的不平衡率从1点几到几百不等，非常适合用于不平衡数据分类的研究。
     
  • 分类中的不平衡数据集问题
    优质
    简介：本文探讨了在机器学习中常见的分类任务里，当各类别样本分布极不均衡时所面临的问题及挑战。 面对不均衡数据集的多分类和两分类问题时，可以使用极限学习机源码来解决相关挑战。这种方法能够有效应对类别分布不平衡的情况，并提供准确的预测结果。
     
  • 多个不平衡数据集可供下载
    优质
    本资源提供多种不同比例、规模和领域的不平衡数据集供研究者免费下载，适用于分类算法与模型的研究及测试。 众多不平衡数据集合可供下载，详情请参见数据集说明文档。
     
  • 基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf
    优质
    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。