NearMiss

【一文讲通】样本不均衡问题解决--下

1欠采样、过采样欠采样：减少多数类的数量（如随机欠采样、NearMiss、ENN）。过采样：尽量多地增加少数类的的样本数量（如随机过采样、以及2.1.2数据增强方法），以达到类别间数目均衡。
allein_STR·2023-03-10 07:20

[1] 样本不均衡问题及其解决办法

样本不均衡问题及其解决办法1样本不均衡的问题2imbalanced-learn库3重采样3.1欠采样3.1.1随机欠采样3.1.2NearMiss算法3.1.3ENN3.1.4RENN3.1.5TomekLinkRemoval3.2
猿上加猿·2023-03-10 07:45

【机器学习基础】样本类别不平衡的解决办法

随机过采样（3）EditedNearestNeighbor算法（4）RepeatedEditedNearestNeighbor算法（5）EasyEnsemble算法（6）BalanceCascade算法（7）NearMiss
Tuzi_bo·2023-01-07 06:20

类别不均衡的分类问题

文章目录1.欠采样（1）NearMiss（2）TomekLink（3）ENN（editednearestneighbour）2.过采样（1）SMOTE（SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique
李明朔·2022-12-26 09:39

数据处理中的过采样、下采样、联合采样和集成采样

3.1RandomOverSampler3.2SMOTE3.3SMOTEN3.4SMOTENC3.5BorderlineSMOTE3.6SVMSMOTE3.7KMeansSMOTE3.8ADASYN4.下采样4.1RandomUnderSampler4.2ClusterCentroids4.3NearMiss4.4Edite
一览天下945·2022-12-05 00:41
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