【摘 要】
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现实生活中往往存在着不平衡数据现象,而少数类样本通常是我们重点关注的信息。文章通过俄亥俄州真实的医疗数据中存在的不平衡现象,提出了一种新的采样处理方法AK-SMOTE采样
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现实生活中往往存在着不平衡数据现象,而少数类样本通常是我们重点关注的信息。文章通过俄亥俄州真实的医疗数据中存在的不平衡现象,提出了一种新的采样处理方法AK-SMOTE采样方法,即将ALLKNN欠采样技术和SMOTE人过合成过采样技术相结合,同时结合2017年出的应用较为少的Catboost算法,最后通过准确率、查准率、召回率、f1-度量和AUC值作为模型效果的评价指标,结果发现采用AK-SMOTE采样处理之后的Catboost模型在最后的评价指标上相比于其他模型,分类的效果会更好,尤其是在召回率和AUC指
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