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  • 展示API不平衡学习用法的示例
    • 如何在 imbalanced-learn 中使用 sampling_strategy
  • 基于真实世界数据集的示例
    • 多类分类与欠采样
    • 文本文档中的主题分类示例
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    • 在人脸识别任务中基准过采样方法
    • Porto Seguro: 使用Keras在小批量中平衡样本
    • 在不平衡数据集上拟合模型以及如何对抗偏差
  • 使用combine类方法的示例
    • 比较过采样和欠采样的采样器组合
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    • 通过编译报告评估分类
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  • 使用过采样类方法的示例
    • 用于类似SMOTE采样器的样本生成器
    • 随机过采样中收缩因子的效果
    • 比较过采样采样器
  • Pipeline 示例
    • 管道嵌入采样器的使用
  • 使用欠采样类方法的示例
    • Tomek链接定义的图示
    • NearMiss中的样本选择
    • 比较欠采样采样器
  • Examples
  • Example using under-sampling class methods

使用欠采样类方法的示例#

欠采样是指减少多数类样本数量的过程。 实现的方法可以分为两类:(i) 固定欠采样和(ii) 清理欠采样。

Tomek链接定义的图示

Illustration of the definition of a Tomek link

NearMiss中的样本选择

Sample selection in NearMiss

比较欠采样采样器

Compare under-sampling samplers

上一页

管道嵌入采样器的使用

下一步

Tomek链接定义的图示

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