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

3.SMOTE-Tomek采样模型SMOTE和TomekLinks是两种常用的处理不平衡数据集的方法。它们可以结合使用,形成一种称为SMOTE-Tomek的组合方法。SMOTE-Tomek算法首先使用SMOTE对少数类别进行过采样,创建合成样本,然后使用TomekLinks方法删除生成的合成样本与原始样本之间的胶着样本对,以改进不同类之间的分离程度。这种组合方法旨...

不平衡数据集的建模的技巧和策略

SMOTE过采样:从少数群体中随机选取一个样本。然后,为这个样本找到k个最近的邻居。从k个最近的邻居中随机选取一个,将其与从少数类中随机选取的样本组合在特征空间中形成线段,形成合成样本。fromimblearn.over_samplingimportSMOTEoversample=SMOTE()X_smote,y_smote=oversample.fit_resample(X_train,...

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

过拟合发生在一个模型过于复杂的时候,比如相对于观测数据有太多的参数。过拟合的模型预测性能较差,因为它对训练数据的微小波动反应过度。当统计模型或机器学习算法无法捕捉数据的潜在趋势时,就会发生欠拟合。例如,当用线性模型拟合非线性数据时,就会出现欠拟合。这种模型的预测性能也很差。33、避免对抗过拟合和过拟合...

原创|商业银行反洗钱智能识别模型应用探析

在样本构建过程中,SMOTE和KNN都涉及对样本K近邻的确定,即确定距离样本最近的K个样本。在关键参数K值的选择上,如果K值设定过小,容易受到训练数据噪声的影响,导致过拟合;如果K值设定过大,则会受到距离较远的错误样例的影响,导致学习效果不佳。因此,考虑根据原始样本数据构造学习曲线,分析KNN关键参数K值与KNN算法拟合效果...

作为数据科学家,你会怎样应对这五大挑战?

过拟合构建的数据科学模型将训练数据解析的太透彻就会出现过拟合问题。模型接收了训练数据中的详细信息,也包括数据中的噪音,所以过于具体,而这在预测新的真实数据时是无用的,结果模型就无法做出正确推断和归纳。模型的目的是处理好未见过的数据,所以要想办法找到能处理好新数据的解决办法并付诸使用。

40 道数据挖掘面试真题大放送!

我们可以通过欠抽样来减少多数类样本的数量从而达到平衡的目的,同样我们也可以通过,过抽样来增加少数类样本的数量,从而达到平衡的目的(www.e993.com)2024年11月20日。Randomoversamplingofminorityclass:通过有放回的抽样,不断的从少数类的抽取样本,不过要注意的是这个方法很容易会导致过拟合。我们通过调整抽样的数量可以控制使得r=0.5。