smote的matlab代码-machine-learning-imbalanced-data:在线课程MachineLearningwith

smote的matlab代码使用不平衡数据进行机器学习 - 代码库 2020 年 11 月出版 链接 目录 指标 精度的限制 精度、召回率、F-Measure 混淆矩阵 假阳性率和假阴性率 几何平均数 支配地位 不平衡精度指标 ROC-AUC 精确召回曲线 概率分布和校准 要优化的指标 欠采样方法 随机欠采样 浓缩最近邻 托梅克链接 单面选择 编辑最近的邻居 重复编辑最近邻 所有 KNN 邻里清洁规则 有惊无险 实例硬度阈值 过采样方法 随机过采样 ADASYN SMOTE BorderlineSMOTE KMeansSMOTE 斯莫腾 SVMSMOTE 过采样和欠采样方法 斯摩腾 SMOTETomek 集成方法 即将推出 成本敏感学习 成本类型 获取成本 误分类成本 贝叶斯风险 元成本 概率校准 概率校准曲线 Brier 分数 欠采样和过采样对概率校准的影响 成本敏感学习和概率校准 校准分类器