Handling_imbalanced_bank_customer_churn_dataset_DL:在深度学习中处理不平衡的银行客户流失数据集 源码

SVC在补偿电网三相不平衡中的应用,李应懂,,在电力系统中,由于三相不对称负荷的存在造成电网三相电压电流的不平衡,并由此给电网带来一系列问题。所以,文章在深入研究三相不平

集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术，通过不同的样本集训练有差异的基分类器，得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中，可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据

不平衡数据在实际应用中广泛存在，而传统的分类算法大多假定类分布平衡，因此解决不平衡数据的分类问题已经成为数据挖掘的瓶颈问题之一。马田系统（MTS）是一种多元模式识别方法，将其与AdaBoost集成算法

对基于差别矩阵的核求解方法而言,差别矩阵的规模是直接影响核求解效率的关键因素.为此,针对不平衡分类数据情况,提出一种基于多差别矩阵的核求解算法.该算法先按决策属性值划分对象集,进而建立任意两个不同对象

基于三支决策的不平衡数据过采样方法

如果改变双线绕法的1:1变压器的连接,会变为在平衡一不平衡变压器、噪声对策电路中经常使用的共模扼流圈。图1表示平衡一不平衡变压器的共模扼流圈的动作。 图1 共模扼流圈=平衡-不平衡转换器的动作

BankChurners 机器学习分类模型可预测银行的客户流失。 嗨,访客们! 我是数据科学的新手,但我正在通过使用在线可用数据集将所有学习实践付诸实践。 我已经使用Python生成了机器学习分类模型

提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法, 该方法以最小化AdaBoost.M1W 集成学习迭 代过程中训练样本的加权分类错误率和子分类器中模糊关联分类规则数目及规则中所含模糊项的数目为遗

对蜂群算法的性能进行全面的测试和研究，实验分析了维数和粒子数对算法的影响，侦察蜂的活动对算法的影响以及初始解的位置对算法的影响。同时受遗传算法的启发，将典型的选择机制应用到蜂群算法并对其进行改进，并比

针对不平衡数据集上进行文本分类，传统的特征选择方法容易导致分类器倾向于大类而忽视小类，提出一种新的特征选择方法IPR(integratedprobabilityratio)。该方法综合考虑特征在正类和