合成少数类过采样技术（SMOTE）的量子方法
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了量子 SMOTE 方法，该方法利用量子计算技术解决了机器学习数据集中存在的类别不平衡问题。通过使用交换测试和量子旋转等量子过程，Quantum-SMOTE 生成合成数据点，从而使得少数类数据点能够产生合成实例，而无需依赖邻近性。算法引入了旋转角度、少数类比例和分割因子等超参数，从而使合成数据生成过程具备更大的控制性和对特定数据集需求的定制化。通过在 TelecomChurn...
本文提出了量子SMOTE方法，通过使用量子计算技术解决机器学习数据集中的类别不平衡问题。该方法利用量子过程生成合成数据点，使得少数类数据点能够产生合成实例。算法引入了旋转角度、少数类比例和分割因子等超参数，使合成数据生成过程具备更大的控制性和定制化。在TelecomChurn数据集上与随机森林和逻辑回归进行比较评估，验证了该方法在不同比例的合成数据下的影响。
