有人可以解释一下 EasyEnsemble 算法是如何工作的吗?我将它用于不平衡少数类的预测模型。
请不要让我参考这篇论文,因为这对我来说毫无意义。 不平衡数据集的 EasyEnsemble 和特征选择
我在 Pandas 中使用算法,以及 GitHub UnbalancedDataset上的 UnbalancedDataset 库
我得到了一组矩阵作为 O/P,我不知道最后如何使用它来训练随机森林。
谢谢
有人可以解释一下 EasyEnsemble 算法是如何工作的吗?我将它用于不平衡少数类的预测模型。
请不要让我参考这篇论文,因为这对我来说毫无意义。 不平衡数据集的 EasyEnsemble 和特征选择
我在 Pandas 中使用算法,以及 GitHub UnbalancedDataset上的 UnbalancedDataset 库
我得到了一组矩阵作为 O/P,我不知道最后如何使用它来训练随机森林。
谢谢
该工具箱仅管理采样,因此这与论文中的算法略有不同。
它的作用如下:它创建了几个平衡的数据子集。这些子集是通过对多数类进行随机欠采样而创建的。这就是你从工具箱中得到的。
要获得论文中的内容,您需要为每个子集训练一个 AdaBoost 分类器。因此,你得到的是一组合奏。
希望这会有所帮助。