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Python_Oversampling_with_SMOTE.py

#It is possible to use Oversampling to increase the significance of the results of the decision tree model at the leaf nodes.
note

SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）は、不均衡なデータセットの問題に対処するために開発されたオーバーサンプリングの手法です。オーバーサンプリングの主な目的は少数クラスのサンプル数を増加させることにより、クラス間のバランスを改善し ...
IEEE

A Novel Expandable Borderline Smote Over-Sampling Method for Class Imbalance Problem

Abstract: The class imbalance problem can cause classifiers to be biased toward the majority class and inclined to generate incorrect predictions. While existing studies have proposed numerous ...
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A Quantum Approach to Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) #2148

本稿では、機械学習データセットにおけるクラスの不均衡という一般的な問題を解決するために、量子コンピューティング技術を用いた新しいソリューションであるQuantum-SMOTE法を提案する。Quantum-SMOTEは、Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)にインスパイア ...
IEEE

E-SMOTE: Entropy Based Minority Oversampling for Heart Failure and AIDS Clinical Trails ...

Abstract: Machine Learning (ML) algorithms often exhibit reduced performance in the presence of class imbalance, leading to biased results favoring the majority class in a dataset. This imbalance can ...