最佳过采样技术

Python处理不平衡数据最有效的过采样方法是SMOTE及其变体，实操中需根据数据特征选择策略并配合交叉验证，才能避免过拟合并提升模型泛化能力，Python过采样方法对比：SMOTE、ADASYN与随机过采样过采样通过增加少数类样本数量来平衡数据分布,Python中主流实现包括随机过采样、SMOTE（合成少数类……