掌握不平衡数据集：SMOTE初学者指南🧑💻
原文英文，约600词，阅读约需2分钟。发表于：。In machine learning, dealing with imbalanced datasets is a common challenge. Imbalance happens when one class (usually the target variable) has significantly more examples than the other. This can...
在机器学习中，处理不平衡数据集是一个常见挑战。SMOTE（合成少数类过采样技术）通过生成少数类的合成样本来平衡数据集，从而避免模型偏向多数类。使用SMOTE可以提高模型的准确性，特别是在少数类样本稀缺的情况下。本文通过Python示例展示了如何应用SMOTE。
