matlab中SMOTE过采样

在Matlab中使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法进行过采样，可以通过下载SMOTE算法的代码并将其导入到Matlab工程中来实现。一个简单易行的SMOTE算法实现可以通过以下链接获取：。

在使用SMOTE算法之前，需要准备好数据集。可以使用Excel打开训练集文件，并在Excel中添加一个名为"label"的列，其中1表示生病，0表示正常。接下来，从前74个样本中提取出属性值，并将其保存到一个单独的Excel文件中。然后，在Matlab中选择"导入数据"按钮，导入这些属性值，并将其命名为x_train。同样地，导入"label"列并将其命名为y_train。确保Matlab的工作空间切换到包含SMOTE函数的目录下。

接下来，在Matlab的命令行窗口中输入以下代码来使用SMOTE算法进行样本扩充：
= SMOTE(x_train, y_train);

这样就可以使用SMOTE算法对少数类样本进行插值生成，生成的样本数量将是原始样本数量的4倍。通过这种过采样方法，可以解决类不平衡问题，并提高在测试集上的准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [（新手向）在matlab中运用SMOTE和前馈神经网络对wilt(枯萎)数据集进行机器学习](https://blog.csdn.net/weixin_43945848/article/details/89372152)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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