...违约预警模型的优化与提升——基于SMOTETomek-GWO-XGBoost的方法

结果表明:①与其他模型相比,GWO-XGBoost模型在准确率、召回率、未加权平均召回率以及AUC值这四个指标上具有更加优异的表现;②SMOTETomek采样方法可以有效平衡数据样本,因此SMOTETomek-GWO-XGBoost模型具有更高的精度与稳定性;③SHAP值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,有利于对重要特征进行针对性分析。...

过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比

与随机过采样直接复制已有样本不同,SMOTE通过在少数类样本之间的连线上生成新样本,从而增加了样本的多样性。优点:在样本量较大、对样本多样性有要求的场景下使用缺点:少数类样本过少时,效果欠佳;数据离散度高或噪声较多时,亦不建议使用SMOTE的基本步骤如下:在特征空间中,对每一个少数类样本a,从其最近邻样本中...

使用Imblearn对不平衡数据进行随机重采样

X_smote,y_smote=under.fit_resample(X_train,y_train)进行Logistic回归后,使用RandomUnderSampler,得分提高了9.37%。这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一,这是多数和少数类之间的重要区别。使用流水线管道如上所述,不建议仅将过采样或欠采样方法应用...

数据科学家需要了解的 5 种采样方法

X_sm,y_sm=smote.fit_sample(X,y)imbLearn包中还有许多其他方法,可以用于欠采样(ClusterCentroids,NearMiss等)和过采样(ADASYN和bSMOTE)。结论算法是数据科学的生命线。抽样是数据科学中的一个重要课题,但我们实际上并没有讨论得足够多。有时,一个好的抽样策略会大大推进项目的进展。错误...

兰州大学:蒙古国今春对我国北方沙尘平均贡献超40%

同时，针对极端气象数据中常见的数据分布不均衡、长尾分布等问题，研究团队利用SMOTE重采样算法对训练数据进行了重采样，使学习数据分布均衡，避免机器学习模型对“头部数据”学习的偏好，提高了对沙尘天气事件中PM10等关键指标的预报准确率。（来源：中国科学报）更多精彩资讯请在应用市场下载“极目新闻”客户端，未经授权...

深度学习训练数据不平衡问题,怎么解决?

2.过采样-对于不平衡的类别,我们使用拷贝现有样本的方法随机增加观测数量(www.e993.com)2024年11月27日。理想情况下这种方法给了我们足够的样本数,但过采样可能导致过拟合训练数据。3.合成采样(SMOTE)-该技术要求我们用合成方法得到不平衡类别的观测,该技术与现有的使用最近邻分类方法很类似。问题在于当一个类别的观测数量极度稀少时该怎么做...