SMOTE

摘要：在大数据时代，数据不平衡问题是数据挖掘和机器学习领域中的一个常见挑战。数据不平衡会导致模型偏向于多数类，从而影响模型的泛化能力和准确性。本文将围绕Spark框架，探讨数据平衡算法的原理，并给出相应的代码实现，

Haskell 语言数据平衡SMOTE过采样实战 在机器学习中，数据不平衡是一个常见的问题，特别是在分类任务中。数据不平衡会导致模型偏向于多数类，从而忽略少数类的特征。为了解决这个问题，过采样技术被广泛使用，其中

Python 不平衡数据集处理实战：SMOTE 与欠采样技术应用 在机器学习领域，不平衡数据集是一个常见的问题。在不平衡数据集中，某些类别的样本数量远多于其他类别，这可能导致模型偏向于多数类，从而忽略少数类的特征