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特征级SMOTE(Feature-level SMOTE):一种新的SMOTE过采样算法

特征级SMOTE(Feature-level SMOTE):一种新的SMOTE过采样算法

在处理类别不平衡(Class Imbalance)问题时,以合成少数类过采样技术(SMOTE)为代表的重采样方法得到了广泛应用。然而,传统的SMOTE及其衍生算法通常直接在原始输入数据空间中进行线性插值;当数据集同时存在类间重叠(Inter-class Overlap)时,在重叠区域合成的新样本容易混入多数类空间,导致决策边界发生偏移。针对这一问题,论文《F...

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