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基于打分机制SMOTE算法和二进制方法的分类问题研究.docx

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    基于打分机制SMOTE算法和二进制方法的分类问题研究

    一、引言

    随着数据挖掘技术的不断进步，分类问题已成为众多研究领域的核心问题。对于数据的不均衡分布，如何有效处理和优化分类问题一直是研究的热点。传统的分类算法往往对于正例（多数类）和负例（少数类）给予同等的权重，但在实际情况下，由于数据集的分布往往是不均衡的，这导致分类器对少数类的识别能力较弱。因此，如何解决不均衡数据集的分类问题成为研究的重点。本篇论文旨在研究基于打分机制SMOTE算法和二进制方法的分类问题，以提高对少数类的识别能力。

    二、SMOTE算法与打分机制

    SMOTE（SyntheticMinorityOver-sampling

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