我正在尝试使用 SMOTE不平衡_learn 改进不平衡数据集信用卡欺诈的分类。但是，在这种情况下，它会生成 50% 的数据，我们可以为要生成的数据指定一个具体的数字吗？我想随着生成数据的增加来跟踪分类器的性能。任何帮助将不胜感激。
我们可以使用 SMOTE 指定生成的数据数量（少数类）吗？
数据挖掘
机器学习
Python
阶级失衡
不平衡学习
2021-09-23 18:07:58
2个回答
SMOTE 是一种生成尽可能多的少数样本的算法。因此，您可以根据需要生成任意数量的样本。
一些包，如 python 中的包（不平衡学习）允许您设置平衡比率（在 50% 少数和 50% 多数的情况下为 1）。
如果你没有使用没有这个比率参数的包，你可以使用新生成的样本的索引（如果不可用，将输入与输出进行比较，只使用增量）来找到新样本，然后随机选择数量新的所需样品仅从它们中取出。
其它你可能感兴趣的问题