此代码实现了 SMOTEBoost。 SMOTEBoost 是一种处理具有离散类标签的数据中的类不平衡问题的算法。 它结合使用 SMOTE 和标准 boosting 程序 AdaBoost 来更好地对少数类建模，方法是不仅为学习者提供在之前的 boosting 迭代中被错误分类的少数类示例，而且还提供这些实例的更广泛表示（由 SMOTE 实现） . 由于提升算法对所有错误分类的示例和样本赋予相同的权重主要由多数类组成的数据池，随后的抽样的训练集仍然偏向于多数类。 因此，为了减少由于类别不平衡而导致的学习过程中固有的偏差，并增加少数类的采样权重，在每个类引入 SMOTE 一轮提升。 SMOTE的引入增加了少数类的数量学习者的样本，并在每个分布中关注这些情况推动回合。 除了最大化偏态类数据集的边际，这个过程还增加了集成中分类器之间的多样性，因为在每次迭代中，不同的合成样本集是产生。
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