python imbalanced-learn库实用例子（examples）代码 ，包括安装py文件，doc介绍，和examples源码。

Imbalanced Classification with Python Better Metrics, Balance Skewed Classes, Cost-Sensitive Learning by Jason Brownlee 30 step-by-step lessons, 463 pages. intuitions behind metrics, sampling, more. 5 end-to-end projects on real data. 不平衡分类是指在各类中分配示例不相等的分类任务。 切开方程、希腊字母和混淆，并发现您需要了解的专门技术数据准备技术、学习算法和性能指标。 通过清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程课程，您将发现如何自信地为您自己不平衡的分类项目开发强大的模型。

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

adasyn针对不平衡学习的自适应合成抽样方法

CLASSIFICATION OF IMBALANCED DATA : A REVIEW

数据不平衡是指在数据集中，一类（或多类）样本特别多而另一类（或多类）样本特别少。这种问题广泛存在于金融欺诈、医学检测、网络入侵等场景中。