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基于Python逻辑回归阈值对结果的影响,信用卡欺诈检测，混淆矩阵1 个回复 - 533 次查看 基于Python逻辑回归阈值对结果的影响,信用卡欺诈检测，混淆矩阵 主要内容： 1.案例背景和目标.mp4 2.样本不均衡解决方案.mp4 3.下采样策略.mp4 4.交叉验证.mp4 5.模型评估方法.mp4 6.正则化惩罚.mp4 7.逻 ...2022-11-17 11:02 - Mama-2022 - 现金交易版
【课件与资料】风控数据分析与建模1 个回复 - 2015 次查看 内容较多，欢迎下载学习 评分卡资料 风控文档 风控学习资料 风控课程 风控总监训练营 第9课贷后管理与催收策略上.pdf 第8课风险模型客户营销与细分中的运用.pdf 第7课大 ...2022-5-8 18:48 - wz151400 - 现金交易版
基于Python 信用卡欺诈检测，混淆矩阵，正则化惩罚，SMOTE样本生成策略，逻辑回归阈值0 个回复 - 885 次查看 基于Python 信用卡欺诈检测 1.案例背景和目标.mp4 2样本不均衡解决方案mp4 3.下采样策略.mp4 4.交叉验证.mp4 5.模型评估方法.mp4 6.正则化惩罚.mp4 7逻辑回归模型.mp4 8.混淆矩阵 9逻辑回归阈值对结果的 ...2022-2-17 08:44 - mujahida01 - 现金交易版
borderlineSMOTE方法重采样，dataframe里有int类型会报错
2 个回复 - 523 次查看 borderlineSMOTE方法重采样，dataframe里有int类型会报错：'NoneType' object has no attribute 'split'有人碰到过这个问题吗？2023-7-25 20:42 - xf503 - 商业数据分析
2 个回复 - 523 次查看 borderlineSMOTE方法重采样，dataframe里有int类型会报错：'NoneType' object has no attribute 'split'有人碰到过这个问题吗？2023-7-25 20:42 - xf503 - 商业数据分析
基于抽样的算法SMOTE
0 个回复 - 344 次查看 基于抽样的算法SMOTE 2002年，引入了一种基于抽样的算法SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique），试图解决类不平衡问题。由于其简单性和有效性，它是最常用的方法之一。它是过采样和欠采样的组合，但 ...2022-12-12 16:13 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 344 次查看 基于抽样的算法SMOTE 2002年，引入了一种基于抽样的算法SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique），试图解决类不平衡问题。由于其简单性和有效性，它是最常用的方法之一。它是过采样和欠采样的组合，但 ...2022-12-12 16:13 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
smote过采样
8 个回复 - 4457 次查看 请问大家，smote过采样算法在实际应用中，做数据分析（比如logistic回归）是应该用合成数据，还是用原数据呢？过采样之后的合成数据能够用来做哪些操作呢？2022-3-25 09:05 - jww- - R语言论坛
8 个回复 - 4457 次查看 请问大家，smote过采样算法在实际应用中，做数据分析（比如logistic回归）是应该用合成数据，还是用原数据呢？过采样之后的合成数据能够用来做哪些操作呢？2022-3-25 09:05 - jww- - R语言论坛
用R做SMOTE时总是出现下表出界
7 个回复 - 8518 次查看 运行时总会出现以下情况： > newdata=SMOTE(class~GLCM_pan,data,perc.over=100,perc.under=200) 错误于scale.default(T, T, ranges) : 下标出界 此外: 警告信息： 1: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数 ...2015-6-14 23:15 - rendaxu84 - R语言论坛
7 个回复 - 8518 次查看 运行时总会出现以下情况： > newdata=SMOTE(class~GLCM_pan,data,perc.over=100,perc.under=200) 错误于scale.default(T, T, ranges) : 下标出界 此外: 警告信息： 1: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数 ...2015-6-14 23:15 - rendaxu84 - R语言论坛
使用SMOTE技术克服班级失衡
0 个回复 - 819 次查看 使用SMOTE技术克服班级失衡 免责声明：在本文中，我将介绍一些用于处理不平衡数据的重采样技术。因此，假设读者具有与二进制分类问题相关的一些知识。 介绍 今天，任何从事二进制分类问题的机器学习从业者都必须遇 ...2020-12-22 11:27 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 819 次查看 使用SMOTE技术克服班级失衡 免责声明：在本文中，我将介绍一些用于处理不平衡数据的重采样技术。因此，假设读者具有与二进制分类问题相关的一些知识。 介绍 今天，任何从事二进制分类问题的机器学习从业者都必须遇 ...2020-12-22 11:27 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
SPSS MODELER18.1 smote过采样
3 个回复 - 3917 次查看 因为分析数据不平衡，所有考虑用modeler18.1新增加的smote模块进行过采样，流程如下： 报错信息如下： 请大神指教！！！！2018-7-5 14:06 - sli1 - SPSS论坛
3 个回复 - 3917 次查看 因为分析数据不平衡，所有考虑用modeler18.1新增加的smote模块进行过采样，流程如下： 报错信息如下： 请大神指教！！！！2018-7-5 14:06 - sli1 - SPSS论坛
R 重抽样SMOTE函数出现“ subscript out of bounds”错误
3 个回复 - 9812 次查看 程序代码: table(data.train.normalize$Y) # 违约样本占比约为0.2207143 fml = as.formula(paste("Y ~ ", paste("X",1:23, sep = "",collapse= "+"))) #回归表达式 newD = SMOTE(fml,data.train.normalize,k = 3, ...2018-4-25 17:25 - 落陷的阳光 - R语言论坛
3 个回复 - 9812 次查看 程序代码: table(data.train.normalize$Y) # 违约样本占比约为0.2207143 fml = as.formula(paste("Y ~ ", paste("X",1:23, sep = "",collapse= "+"))) #回归表达式 newD = SMOTE(fml,data.train.normalize,k = 3, ...2018-4-25 17:25 - 落陷的阳光 - R语言论坛
SMOTE和Biased-SVM相结合的不平衡数据分类方法
0 个回复 - 964 次查看 摘要：针对不平衡数据集的分类问题，本文利用支持向量机推广能力强的优良特性，提出了SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，SMOTE）和Biased-SVM（Biased Support Vector Machine，Biased-SVM）相结合 ...2018-2-18 18:00 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 964 次查看 摘要：针对不平衡数据集的分类问题，本文利用支持向量机推广能力强的优良特性，提出了SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，SMOTE）和Biased-SVM（Biased Support Vector Machine，Biased-SVM）相结合 ...2018-2-18 18:00 - AIworld - 人工智能论文版
R语言随机森林的权重惩罚/代价学习/smote抽样
3 个回复 - 3101 次查看 首先我说一下目前碰到的困难，由于做反欺诈模型的时候，欺诈样本非常少，是严重失衡的数据集，也查到解决非均衡数据的几个点分别是误判函数的权重惩罚，重抽样构造样本等，在R的c5.0决策树里有一个cost参 ...2017-8-26 17:11 - 阿扁V5 - R语言论坛
3 个回复 - 3101 次查看 首先我说一下目前碰到的困难，由于做反欺诈模型的时候，欺诈样本非常少，是严重失衡的数据集，也查到解决非均衡数据的几个点分别是误判函数的权重惩罚，重抽样构造样本等，在R的c5.0决策树里有一个cost参 ...2017-8-26 17:11 - 阿扁V5 - R语言论坛
请教不平衡分类样本，DMwR包中的SMOTE函数中perc.over和perc.under的意义
2 个回复 - 6601 次查看 请教不平衡分类样本，DMwR包中的SMOTE函数中perc.over和perc.under的意义。 怎样设置为好，与产生的新数据集的大小类样本比例关系是怎样的？ SMOTE(form, data, perc.over = 200, k = 5, perc.under = 200, ...2015-12-24 15:25 - 彼岸没有灯塔 - R语言论坛
2 个回复 - 6601 次查看 请教不平衡分类样本，DMwR包中的SMOTE函数中perc.over和perc.under的意义。 怎样设置为好，与产生的新数据集的大小类样本比例关系是怎样的？ SMOTE(form, data, perc.over = 200, k = 5, perc.under = 200, ...2015-12-24 15:25 - 彼岸没有灯塔 - R语言论坛
非平衡数据smote算法原理
0 个回复 - 4960 次查看 http://blog.csdn.net/march_on/article/details/48650237：平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。针对不均衡问题，一般有采样和代价敏感学习两种策略，采样的话又分 ...2017-1-19 15:49 - lg21c - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 4960 次查看 http://blog.csdn.net/march_on/article/details/48650237：平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。针对不均衡问题，一般有采样和代价敏感学习两种策略，采样的话又分 ...2017-1-19 15:49 - lg21c - 数据分析与数据挖掘
r软件中smote分析法
1 个回复 - 3213 次查看 已经在R软件中读入数据，怎样对数据实现过抽样，somte算法具体应该怎么写啊2014-6-27 21:02 - shenjinping - 爱问频道
1 个回复 - 3213 次查看 已经在R软件中读入数据，怎样对数据实现过抽样，somte算法具体应该怎么写啊2014-6-27 21:02 - shenjinping - 爱问频道
如何使用matlab的这个smote的M文件，新手上路，请多多指教！
0 个回复 - 4248 次查看 function sample=SMOTE(T,N,k,type,attribute,AttVector) % Implement SMOTE algorithm [1]. % This algorithm resamples the small class through taking each small % class example and introducing synthetic ...2015-12-10 11:12 - someone111 - MATLAB等数学软件专版
0 个回复 - 4248 次查看 function sample=SMOTE(T,N,k,type,attribute,AttVector) % Implement SMOTE algorithm [1]. % This algorithm resamples the small class through taking each small % class example and introducing synthetic ...2015-12-10 11:12 - someone111 - MATLAB等数学软件专版
