oversampling
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对特征相关性低且 class 方差低的高度不平衡数据集进行采样的正确方法是什么？
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AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'name' when using SMOTE
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SMOTE 功能在 make_pipeline 中不起作用
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在 R 中以 64 赫兹进行上采样
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R data.table - 不同抽样比例的分组抽样
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如何使用过采样和欠采样的组合？学习不平衡
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使用不平衡学习过采样后仅检索重采样实例的索引？
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上采样：在向量的每个连续元素之间插入额外的值
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SMOTE python
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使用不平衡学习进行过采样后训练的形状输出
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交叉验证和过采样函数 (SMOTE)
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Python 过采样将多个采样器组合在一个管道中
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如何修复使用 SMOTE 进行过采样时的样本 < K 邻居错误？
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在 Python 3 中对数据帧进行过采样并保留其统计属性的最佳方法是什么？
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如何对管道中的文本（不平衡组）进行重新采样？
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SMOTE 算法和分类：高估预测成功率
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过采样会导致模型过拟合吗？
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训练集和测试集的 class 比例失衡会导致验证准确率不佳吗？
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在 Scikit-learn 中使用 Smote 和 Gridsearchcv
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如何在交叉验证中使用过采样数据？