SMOTE+ADACOST
时间: 2023-09-11 14:10:01 浏览: 76
SMOTE ADACOST是一种结合了SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)和ADACOST(Adaptive Cost-sensitive)算法的方法。SMOTE是一种过采样方法,通过在少数类样本之间生成新样本来平衡样本类别分布。而ADACOST是一种基于代价敏感学习的方法,通过调整分类器在不同类别中的错误分类代价来解决样本类别不平衡的问题。
SMOTE ADACOST的主要思想是通过使用SMOTE生成新的少数类样本,并根据ADACOST的策略来调整训练样本的权重,从而达到平衡样本类别分布的目的。这种方法可以在一定程度上避免分类器的过度拟合,并提高对少数类样本的分类性能。
具体而言,SMOTE ADACOST首先使用SMOTE算法在少数类样本之间生成新的合成样本,扩大少数类样本的数量。然后,通过ADACOST算法计算每个样本的权重,根据这些权重调整分类器中的错误分类代价。这样,分类器在训练过程中更加关注少数类样本,提高对少数类的识别能力。
总结起来,SMOTE ADACOST是一种用于处理样本类别不平衡问题的方法,通过结合SMOTE和ADACOST算法,平衡样本类别分布并提高分类性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [不均匀正负样本分布下的机器学习](https://blog.csdn.net/weixin_42515158/article/details/112955993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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