imbalanced-data

2月

本文深入探讨了数据挖掘分类任务中非平衡数据的解决方案，包括数据层面的过采样与欠采样技术、算法层面的代价敏感学习和集成方法、评估指标优化等，通过Python代码示例展示了SMOTE、代价敏感逻辑回归、EasyEnsemble等技术的实战应用，并提供了技术选型指南和注意事项。