Smote：一种解决类别不平衡问题的算法 什么是类别不平衡问题？ 类别不平衡问题指的是在一个分类问题中，不同类别的样本数量不平衡，其中某一类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量。例如，在一个二分类问题中，正样本数量远远少于负样本数量。这种情况会导致分类器对于少数类别的分类效果较差。 什么是Smote算法？ Smote（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种解决类别不平衡问题的算法。它通过合成新的少数类别样本来增加少数类别的样本数量，从而达

介绍SMOTE算法 SMOTE算法是一种提升少数类样本数量的有效方法，它可以通过合成新的样本来增加少数类样本的数量，从而提高模型的性能。在机器学习领域，数据不平衡问题一直是一个重要的挑战，而SMOTE算法的出现为解决这个问题提供了一种简单而有效的方法。本文将详细介绍SMOTE算法的原理、优缺点以及应用场景。 SMOTE算法原理 SMOTE算法的原理很简单，它通过对少数类样本进行插值来生成新的样本。具体来说，SMOTE算法会从少数类样本中随机选择一个样本，然后从它的k个最近邻中选择一个样本，计算