302
правки
Изменения
→Дополнительные
Такая модификация алгоритма ''SMOTE'' делает его более адаптивным к различным наборам данных с несбалансированными классами. Общее представление идеи алгоритма показано на рис. <math>6</math>.
==== Дополнительные ====
* SMOTENC - SMOTE for Nominal Continuous<ref> [httpsN. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, W. P. Kegelmeyer, “SMOTE://enSynthetic minority over-sampling technique,” Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 16, pp.wikipedia321-357, 2002.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}} в отличие от ''SMOTE'', работает с непрерывными признаками у объектов обучающей выборки.* bSMOTE Borderline-SMOTE <math>(1 \And 2)</math> - Borderline SMOTE of types <math>1</math> and <math>2</math><ref> [httpsH. Han, W.-Y. Wang, B.-H. Mao, “Borderline-SMOTE://enA new over-sampling method in imbalanced data sets learning,” In Proceedings of the 1st International Conference on Intelligent Computing, pp.wikipedia878-887, 2005.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}} в отличие от ''SMOTE'', для создания новых синтетических примеров используются только примеры на границе классов.* SVM SMOTE - Support Vectors SMOTE<ref> [https://en.wikipedia.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}}* ADASYN - Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning<ref> [https://en.wikipedia.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}}* Repeated Edited Nearest Neighbours<ref> [https://en.wikipedia.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}}* KMeans-SMOTE<ref> [https://en.wikipedia.org Sampling_(statistics)]</ref>{{---}}
=== Комбинирование ===
