Undersampling
Paper Reading: Hashing-Based Undersampling Ensemble for Imbalanced Pattern Classification Problems
针对欠采样方法会丢弃大量多数类样本导致信息缺失的问题，本文提出了基于哈希的欠采样集成 HUE 模型，它利用 Bagging 和多数类样本的分布特征来构建多样化的训练子集。首先 HUE 通过散列将大多数类样本划分为不同的特征子空间，然后使用所有少数样本和主要从同一哈希子空间中提取的部分多数样本来构建训... ......
Paper Reading: Exploratory Undersampling for Class-Imbalance Learning
本文是不平衡分类问题的经典论文，文中提出了 2 种不平衡集成学习模型都是简单而有效的 baseline 方法。 EasyEnsemble 方法直接对多数类样本进行采样得到几个子集，并使用这些子集分别训练基分类器。BalanceCascade 是使用训练好的分类器来指导后续分类器的采样过程，即在上一个... ......